ローカルLLMの主役はメモリだった ― RTX Spark(128GB)とDGX Stationを推論の物理から読む
Zenn / 2026/6/2
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要点
- ローカルLLMの性能を左右する“主役”をGPU計算ではなくメモリ（大容量/高速な記憶）に置き、推論の物理から見直す視点を提示している
- RTX Spark(128GB)やDGX Stationのような推論向けハードを例に、モデルサイズ・コンテキスト長・データ移動がボトルネックになることを示唆している
- LLM運用ではVRAM/ホストメモリ容量だけでなく帯域やレイテンシ、ロード方式が体感速度や安定性に直結するという考え方が中心
- こうした理解により、ローカル推論の設計・選定（モデルの選び方、量子化、構成、インフラ投資判断）をより現実的に行えるようになる
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