ローカルLLM GPUおすすめ｜対応ツールと電源要件で選ぶ

使いたいツールとPCの電源容量を確認しているかどうかで、選ぶGPUメーカーはまったく変わります。

VRAM容量だけを見てGPUを決めようとしていませんか。

容量だけで選ぶと、使いたいツールが対応外だったり電源(PSU)が足りなかったりします。確認を怠ると、後で買い直すはめになりかねません。

「GPUはVRAM容量で選べばいい」と思われがちですが、対応ツールの公式リストで対象外になる組み合わせもあります。

今回は、NVIDIA・AMD・Intelを対応ツールと電源要件で比較します。

各社の公式仕様と、Ollama・llama.cppの公式ドキュメントをもとに整理しました。価格には触れません。

結論から見たい方は、NVIDIA GPUの選択肢｜50シリーズと40シリーズをどうぞ。

ローカルLLM GPUおすすめ｜選ぶ前に確認する3つの軸

GPU選びを左右するのは、VRAM容量・対応ツール・電源という3つの軸です。

• GPU選びを左右する3つの軸
• 必要VRAMの目安はモデル次第

GPU選びを左右する3つの軸（VRAM・対応ツール・電源）

1つ目はVRAM容量。動かせるモデルの大きさを直接左右する軸です。2つ目は対応ツールで、使う実行ツール次第で選べるGPUベンダーが変わるためです。

3つ目は電源。GPU本体のスペックが十分でも、システム電源が足りなければ起動できないことがあります。

VRAM容量の話だけで終わりがちですが、残り2つを見落とすと購入後につまずきます。

必要VRAMの目安はモデル次第

必要なVRAM容量は、動かしたいモデルのファイルサイズと量子化方式に左右されます。

この記事ではVRAM容量の判断方法は扱わず、GPU本体の選び方に絞ります。考え方はローカルLLMの必要スペックの記事にまとめました。

先に必要VRAMのクラスを把握しておくのが、GPU選びで迷わない近道です。容量ごとに動くモデルの目安はVRAM別の早見表で一覧できます。

NVIDIA GPUの選択肢｜50シリーズと40シリーズ

NVIDIAは現行の50シリーズに加え、40シリーズも現行流通中で選択肢に入る状況です。

• RTX 50シリーズの現行ラインアップ
• RTX 40シリーズも現行流通中
• Ollama・llama.cppの対応状況

RTX 50シリーズの現行ラインアップ

RTX 50シリーズは、VRAM8GBの5050から32GBの5090まで7製品が現行展開されています。

下記は、商品名に「16GB」表記があり、VRAM16GB版と分かる製品の一例です。

各社製品ページの仕様表をもとにしています（2026年8月6日確認）。RTX 5060 Tiは16GB/8GBの2構成があり容量が異なるので要注意です。

RTX 40シリーズも現行流通中｜予算を抑えたい方の選択肢

RTX 40シリーズは、NVIDIA公式サイト上でも現行品として掲載が続いています。上位クラスの50シリーズより、予算を抑えたい方の選択肢になりえます。

VRAM容量の必要量は、狙うモデルの量子化方式次第で上下します。仕組みはローカルLLMモデル比較の記事で詳しく比較しています。

Ollama・llama.cppはNVIDIAを標準サポート

Ollama公式ドキュメントは、NVIDIAの対応GPUを詳細な一覧で示しています。

llama.cpp公式READMEも、CUDAバックエンド経由のNVIDIA対応をはっきり書いています（2026年8月6日確認）。

迷ったらまずNVIDIAを検討するのが失敗しにくい理由は、ツール対応の情報量が最も厚い選択肢だからです。

AMD Radeon GPUという選択肢｜対応はOSと実行ツール次第

AMD Radeonは、使うOSと実行ツールによって対応状況がガラッと変わります。

• AMD Radeon公式スペック
• Ollama公式対応の非対称性
• メモリ帯域幅は公式に明記あり

AMD Radeon公式スペック｜VRAMとメモリ帯域幅

AMD公式は、現行のRX 9000シリーズと前世代のRX 7000シリーズの両方を公開しています。世代をまたいで比較できます。

上の表にあるRadeon RX 9070 XTを搭載したグラフィックボードの一例です。

AMD公式の仕様データベースをもとにしています（2026年8月6日確認）。

RX 7000シリーズは、現行のRX 9000シリーズと並ぶ現役の選択肢。型落ちと侮れません。

Ollama公式対応はLinuxとWindowsで違う

Ollama公式ドキュメントによると、AMD RadeonはROCmライブラリ経由で公式対応しています。

Linux版は、RX 9000シリーズを含む幅広い世代を名指しでサポート対象としています。

一方でWindows版の公式リストは、RX 7900〜7600シリーズまでしか含まれていません。

最新のRX 9000シリーズは、Windows版Ollamaの公式リストには載っていません（2026年8月6日確認）。

「AMDは対応・非対応」と一括りにはできず、OSごとの確認が欠かせません。

メモリ帯域幅はAMD公式に明記されている

上の表にある「メモリ帯域幅」は、AMD公式ページの仕様表に記載されている値そのものです。

一方、NVIDIA公式の製品ページでは、この項目自体を確認できませんでした。

他サイトで見かけるNVIDIA製品の帯域幅表記は、公式の直接記載ではないかもしれません。

速さの目安として帯域幅を比べたい場合、確実に比較できるのはAMD製品同士の数値です（NVIDIA公式には同項目の記載がなく、他社と横並びでは比較できません）。

Intel Arc GPUという選択肢｜対応を分けるのはツール

Intel Arcは、ツールによって対応情報の厚みがまったく違うのが実情です。

• llama.cppは個別モデル名で対応
• Ollamaは汎用Vulkan任せ
• VRAM値は公式未確認

llama.cppがIntel Arcを個別モデル名でサポート

llama.cpp公式のSYCLバックエンド文書は、Intel Arcを個別モデル名で挙げています。

Arc A770・Arc A750・Arc A730M・Arc B580が、Support対象として名指しされています。

Meteor Lake・Arrow Lake・Lunar Lakeの内蔵Arc GPUも、同じ文書内でSupport対象です（2026年8月6日確認）。

型番を名指ししている分、購入前の判断材料が明確です。

Ollamaは汎用Vulkan任せで専用対応表がない

Ollama公式ドキュメントにはIntel専用の対応GPU一覧がなく、汎用のVulkanバックエンド頼みです。

同じ「Intel対応」でも、ツールによって情報の粒度がここまで違います。Intel Arcを検討するなら、まずllama.cpp対応で試すのが確実な選び方です。

Intel ArcのVRAM値は公式サイトで確認できず

Intel ArcのVRAM容量は、Intel公式サイト上で直接確認できませんでした。

販売店の商品名表記によると、Arc B580は12GB、Arc B570は10GBと案内されています。

Arc A770は16GB、Arc A750は8GBという表記も確認できました（2026年8月6日確認）。

これは公式の一次情報ではないため、購入前に販売ページで最新仕様を確認してください。

見落としがちな電源(PSU)と補助電源コネクタ

GPU本体のクラスが上がるほど、必要な電源(PSU)容量も大きくなる傾向です。

• GPUごとに変わる必要電源
• 補助電源コネクタの形状

GPUごとに必要システム電源が変わる

先ほどの表のとおり、必要システム電源はGPUのクラスごとに大きく異なるのが実態です。

• 8GBクラス：450W〜600W程度が公式の目安です（AMD製品はやや低め、RTX 5060 Tiの8GB版は600Wとやや高め）
• 16GBクラス：450W〜850Wと幅があります
• 24GB以上：800W以上を求める製品が中心です

手持ちの電源ユニットの容量は、GPUを選ぶ前に一度確認しておくと安心です。

補助電源コネクタの形状も確認する

電源容量が足りていても、補助電源コネクタの形状が合わないケースは珍しくありません。

RTX 5090は、4本の8ピン、または600W対応の新型ケーブルを求められます。

RTX 5060クラスでは、8ピン1本、または300W対応ケーブルという案内です（2026年8月6日確認）。

同じNVIDIAでもクラスが変われば必要な本数が変わるため、型番単位での確認が欠かせません。

上位クラスほどケーブル本数・変換の要否も変わるため、購入前に電源ユニット側の対応を確認してください。

16GBクラスの必要電源の上限にあたる850Wをカバーする電源ユニットの一例です。

GPU買いすぎ注意報｜用途から逆算するVRAM選び

ここまで各社のラインアップを見ると、上位クラスが魅力的に見えてくるかもしれません。

• RTX 5090クラスは急がなくていい
• 用途から逆算する順番

用途が決まる前にRTX 5090クラスを買う必要はない

用途が固まっていないのに、先回りしてGeForce RTX 5090クラスを選ぶ必要はありません。

対応さえ確認できていれば、7Bや8Bクラスを試す段階は電源要件を含めても8GB〜12GBクラスで十分です。

電源やコネクタの負担も、GPUのクラスが上がるほど重くなる一方です。

用途から逆算する順番

何をさせたいかを先に決め、そこから必要なVRAM容量を逆算するのが確実です。

用途別のモデルの選び方は、ローカルLLMおすすめモデル比較の記事にまとめてあります。候補モデルが決まってから、この記事に戻ってGPUを選ぶ順番がおすすめです。

ローカルLLM GPUおすすめによくある質問

ローカルLLM用GPUの選び方について、よくある質問をまとめました。

結局、NVIDIA・AMD・Intelのどれを選べばいいですか？

迷わず選びたいなら、対応ツールの情報が最も厚いNVIDIAが無難な選択肢です。

使いたいツールでAMD・Intelの対応が分かっているなら、選択肢に加えて問題ありません。

Ollamaを使うなら、AMD RadeonはWindowsでも動きますか？

RX 7900〜7600シリーズまでは、Windows版Ollamaの公式リストに含まれています。

最新のRX 9000シリーズは、2026年8月6日確認時点でWindows版の公式リスト外です。

Intel ArcでローカルLLMは動かせますか？

llama.cppを使う場合、Arc A770・A750・B580などが公式にSupport対象です。

Ollamaでは専用の対応表がなく、汎用のVulkanバックエンド頼みという違いです。

電源(PSU)は今使っているものをそのまま使えますか？

GPUの製品ページに書かれた必要システム電源と、手持ちのPSU容量を見比べてください。

容量が足りていても、補助電源コネクタの形状が合わないケースもあるので要注意です。

RTX 40シリーズを選んでも問題ありませんか？

問題ありません。NVIDIAの現行ラインアップとして、今も掲載が続いています。

50シリーズより予算を抑えたい方には、検討する価値のある選択肢です。

メモリ帯域幅は気にしなくていいですか？

AMD製品は数値が明記されているため、比較材料として使えます。

NVIDIA製品はこの項目自体がなく、公平な比較材料としては使いにくいのが実情です。

まとめ｜ローカルLLM GPUおすすめの選び方

ローカルLLM用GPUの選び方について、ここまでの内容を整理します。

この記事に価格は書いていません。金額は変動が早く、確認した時点ですぐ古くなるためです。

だからこそ、公式仕様という変わりにくい情報を軸にしました。迷ったときは、まず何をさせたいかを決めるところから始めてみてください。

用途とGPUの候補が固まったら、あわせて次の記事も確認してみてください。

• ローカルLLM VRAM別早見表：容量クラスごとに動くモデルをまとめました
• ローカルLLMに必要なスペック：必要VRAMの判断方法を解説しています
• ローカルLLMおすすめモデル比較：用途別のモデル選びに使えます
• ローカルLLMをMacで動かす方法：GPU非搭載のMacでの動かし方を紹介しています
• ローカルLLMモデル比較：量子化の仕組みを詳しく比較しています
• ローカルLLMのスペック（カテゴリトップ）：GPU・メモリ関連の記事をまとめています

参考資料
GeForce RTX 5090 | NVIDIA公式
GeForce RTX 40 Series | NVIDIA公式

Graphics Specifications | AMD公式
GPU | Ollama公式ドキュメント

SYCL Backend | llama.cpp公式ドキュメント