DisplayPort:4ポートのグラフィックボード・ビデオカード 人気売れ筋ランキング

高額なボードですが用途によっては唯一無二の選択肢になります。当方は守秘義務のある業務でのローカルLLMの推論に利用します。ゲーム用途の性能も高いためRTX5090の価格が高騰を続ける場合は個人でも選択肢になり得るかもしれません

RTX4090からの買い替えです。 SDXLレベルの画像生成は問題なかったんですが、それ以上のAI用途、特にローカル環境での構築を考えるとVRAMが24GBではとてもではないので先日購入。 Blackwell世代のためCUDAやらPytorch、その他の依存関係周りが気になっていたので購入に慎重になっていましたが特に今のところ問題もなし。 155万という金額は高いですが、結局もうVRAM96GBという点でほぼ唯一の選択肢。H100や200を気軽に買えるような方なら別でしょうが、画像生成AI、動画生成AI、LLMなどをローカルで動かすこと考えると値段も妥当かなと。結局API叩きまくってお金垂れ流すこと考えると正直安い買い物です。 学生さんや教職の方は生協使えれば130万くらいらしいのでちょっとうらやましい。 qwen-image-2509やgpt-oss-120bなどのモデルも余裕です。金額が金額なので買える人は限られるでしょうし、一般ユーザー向けでは当然ないですが、用途が合う人ならば買って損はないでしょう。 あと初期状態だとファンが最大50%になっており、85度以上になってちょっと危険だったので、msiのAfterburnerでファンの回転数を調整しました。寿命に大きくかかわるので、自作するような人なら大丈夫だとは思いますが高負荷時のモニタリングなどはちゃんと行いましょう。

【安定性】 自分の環境だけかもしれませんが、HDRをオンにすると毎回PC起動のたびに色がおかしくなります。その都度コントロールパネルから調整しなければなりません。 【画質】 まったく問題ありません。 【機能性】 同じくまったく問題ありません。 【処理速度】 このためにこのボードを選んだといっても過言ではありません。大満足です。 【静音性】 フルに稼働するとやや風切り音がします。ただ耳障りではありません。 【付属ソフト】 いつものNVIDIAコントロールパネルです。 【総評】 ローカルで生成AIを駆使するために一大決心の末購入。直後に少しばかり後悔しましたが（貯金をはたいた）ComfyUIで動画を生成したらそんなことは吹き飛びました。驚愕の早さです。 RTX 5090のことも少し考えていましたが、何しろ消費電力が倍ほどに違います。その上でこのVRAM、ローカル生成AIでガチャを引きまくるならこのボード一択といっても過言ではないのではないでしょうか。 ほぼ150万円という値段も課金のことを考えると決して高い買い物ではないと思っています。大満足です。 【2026/01/18追記】 あれからいろいろと生成AIやローカルLLMをいじってます。 その後のグラフィックボード高騰・品薄の流れを見て、やはりこのボードを購入してよかったと感じています。 RTX5090が80万円に届こうかという時勢、それならばもういっそこのボードを買った方が良いのでは、としみじみ思います。

Arc B580についてレビューしたのが、一年前。 今度はPro B60いきます。 といっても、ここで紹介できることはかぎられてしまうので、詳しくは 「Intel Arc Pro B60をテスト」で検索してください。たぶんかなり上の方に出てきます。 このカード、発売当初は同じVRAM容量の「RX7900XTX」と値段がかぶっていたのでイマイチ魅力を感じられない製品でしたが、現在では価格差も広がっているので12万円でVRAM24GBと唯一の存在感をもっています（なおレビューしている現在在庫がありませんが）。 ただし、GPUの性能は「Arc B580」と大差ありません。 VRAMのおかげで遅くなりにくい程度の違いです。 「Pro B60」だから生成AI関連が速い！みたいなことはないです。 ゲームはいわずもがな。 24GBのVRAMに魅力を感じられるかどうかがカギでしょう。 Arcで生成AIやろうかなんて考える猛者なら、このカードではなく B580を2枚差しにした方が難易度も上がっておもしろいかもしれません。 OSもLinuxになるでしょうし、当分は暇しないでしょう。 ブログの方でも書きましたが、冷却ファンが非常にウルサイです。 ゲーム中はそもそも性能を出し切れていないみたいで割とおとなしいですが（といっても2200rpmくらいは回ります）、生成AI系だと170Wくらい消費して、3000rpmを超えてきます。 PCケースを机の上においてる人は覚悟しておいたほうがいいでしょう。 と、ここまでさんざんに書いてますが自分は割と気に入ってます。 cudaでしか動かないオープンソースなソフトも、pytorchのおかげで少し改変すればxpuで動かすことができたりと楽しいです。 ChatAIのおかげでそのあたりの敷居もかなり下がってきました。 いろいろ楽しませてもらおうと思っています。

知り合いが捨てるというのでもらった。 linuxマシンに刺して深層学習ではないCUDA使用の科学計算に使用している。 古いので最新のGPUに比べると計算は遅い。しかし32GBのメモリは重宝している。 メモリが12GBや24GBで足りる計算なら、今売られているGPUを使った方がよいだろう。