ユニファイドメモリ
ユニファイドメモリは、CPUとGPUが同じ物理メモリを共有する方式です。Apple Silicon(Mシリーズ)のMacが代表格で、「VRAMという別枠が存在しない」ことがローカルLLMでは強力な武器になります。一方、同じ共有方式でも内蔵GPUやスマホでは事情が変わります — 当サイトがこれらを別々に判定している理由も含めて解説します。
MacがローカルLLMに強い理由
ディスクリートGPUでは「VRAM 24GBの壁」を超えるには高価なカードが要りますが、Macは搭載メモリの大部分をそのままモデルに使えます。128GBのMacなら70Bクラスがローカルで現実的に動く — これはコンシューマ機では他に選択肢がほぼありません。当サイトの判定では、搭載RAMからOS等の予約分を引いた量を利用可能メモリとして計算します。
もう一つの鍵はメモリ帯域です。生成速度は帯域律速なので、M4 Pro(273GB/s)やM3 Max(400GB/s)のような広帯域構成は、容量だけでなく速度でも優位です。無印Mチップ(約100〜120GB/s)はミドルGPU相当と考えるのが実態に近いです。
同じ「共有」でも別物: 内蔵GPUとスマホ
| 帯域の目安 | 当サイトの扱い | |
|---|---|---|
| Apple Silicon | 100〜800GB/s | RAM−予約分で判定。◎あり |
| 内蔵GPU(Iris Xe等) | 45〜100GB/s | 容量は同式。ただし帯域60GB/s以下は速度を保証できないため◎を出さない |
| スマホ | 45〜75GB/s | さらにOSが1アプリの使用量を制限するため、搭載RAM×約50〜55%を上限として判定 |
スマホの行が特殊なのは、空きメモリがあってもOS(iOSのメモリ強制終了・AndroidのLMK)が単一アプリに全部は使わせないためです。「16GBスマホ=16GB使える」ではありません。
実用の指針
- Mac購入でLLM目的なら、メモリ容量を最優先に(後から増設不可)。次に帯域(Pro/Max)
- Macでの実行はOllamaが最適化済み(内部でMetal/MLXを使用)。量子化の考え方はGPUと同じです
- 内蔵GPUしかないPCでは、容量が収まっても低速です — 試して足りなければクラウドGPUが現実解
- あなたの環境の実際の判定はトップページで(Macはチップ選択、共有メモリ機は搭載RAM選択で計算されます)
関連用語
- VRAM(ビデオメモリ) — GPUに載っている専用メモリ。ローカルLLMで動くモデルの大きさを決める最重要スペック
- CPUオフロード — VRAMに載りきらない分をメインメモリへ逃がして動かす技術。動くが遅くなる
- ローカルLLMとは — 自分のPCやスマホの中で動かす大規模言語モデル。会話が外部に送信されない
参考資料(出典)
- https://en.wikipedia.org/wiki/Apple_silicon
- https://developer.apple.com/documentation/xcode/reducing-your-app-s-memory-use
- https://source.android.com/docs/core/perf/lmkd
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