日本フィジカルAI新聞

世界のフィジカルAIを、日本語で。

週刊ニュースレター購読

NVMe SSD（4TB）の価格比較

ロボット学習では、カメラ映像を含む記録データ（エピソード）や複数のモデル重みがすぐに数TBに達します。SSDは容量と書き込み耐久性を優先し、読み込み速度は学習時のデータ読み出しがボトルネックになる場合に効いてきます。

専用ツール・詳細：🎮 GPU比較ページ🧮 LLM / VLA メモリ計算機⚡ 電源・100V回路・PCIe計算機
最終更新: 11/5 01:08
GPU (15)Jetson (2)メモリ (3)CPU (2)SSD (2)電源 (1)

— は確認済み価格がない項目です。送料・状態は販売先で確認してください。 データ取得方法・品質基準

AIモデル要件・ロボット開発ガイド・構成検証ツール

ハードウェアの価格比較から、実行可能なAIモデル・ロボット学習環境・電源設計の検証へ進めます。

LLM / VLA メモリ計算機 →

パラメータ数・量子化（FP16/FP8/INT4）・コンテキスト長・KVキャッシュから必要VRAM容量と対応GPUを算出。

AIワークステーション電源計算機 →

GPU枚数・スパイク電流（ATX 3.1）・日本の100V 15Aコンセント上限（1500VA）・200V要件を検証。

Physical AI モデルDB →

OpenVLA・π0・GR00T・World Modelなど、ロボット制御・視覚言語行動モデルの仕様と計算要件を確認。

ロボット学習入門ガイド →

VLA・模倣学習・実機強化学習（HIL-SERL）・Sim2Realの学習環境と評価手順を体系的に解説。

ロボット学習データの集め方 →

LeRobot・UMI・遠隔操作によるデータセット収集、カメラ時刻同期、ストレージ設計の要点。

ロボット機体・計算機 仕様比較 →

ヒューマノイド・四足・双腕ロボットの搭載計算機（Jetson Orin / Thor等）や制御仕様を横断比較。

関連する技術解説・ハードウェア分析コラム

ロボット基礎モデルの実行・学習ハードウェア要件と標準構成

VLA・模倣学習・実機RLで必要になるGPU VRAM容量、Jetson車載計算機、ホストPC構成の基準を整理。

ローカルLLMの重み編集・QLoRA/DPO実践と24GB/48GB/96GB GPUのVRAM計算

24GB・48GB・96GB GPUでのモデル常駐・量子化・LoRA学習時の実効VRAM消費量と構成判断を解説。

NVIDIA MotionBricks・3層制御スタック（RTX 5090 / 4090 / Jetson Orin実測レイテンシ）

RTX 5090・RTX 4090・Jetson AGX Orinにおける全身軌道生成モデルの推論時間（2ms〜5ms）と制御周期。

HBM・GDDR7・DDR5メモリ供給構造とAI開発ハードウェア価格への影響

AI向けメモリ帯域と大容量DRAMモジュールの需給・価格変動の背景を一次資料から分析。

SSDの選び方

Gen5とGen4の差が効く場面は限られる

Gen5 SSDは連続読み出しが速い一方、発熱が大きく冷却が必要です。モデルの読み込みやデータローダーが速度の上限になっていなければ、Gen4でも体感差は小さいことがあります。

書き込み耐久性（TBW）を確認

記録データを毎日大量に書き込む用途では、製品の総書き込み容量（TBW）の上限を確認してください。

価格の取得方法と集計基準はこちら。 「今買える」は販売店の個別ページで24時間以内に在庫を確認できた価格だけを指します。