ローカルLLMの実運用：RTX 3050 8GBでのVRAMとプレフィクスキャッシュの実測

大規模言語モデル（LLM）のローカル環境での実行は、特にGPUのVRAM容量が限られている場合に大きな課題となります。Zennのこの記事[40]では、NVIDIA RTX 3050 8GBという一般的に普及しているGPU一枚で、ローカルLLMを「試す」だけでなく、継続的に「実運用」するための詳細な実測値が提供されています。計測環境はWindows 11、RTX 3050 8GB、Ollama 0.32.11を使用し、2026年8月に実施されました。主な測定項目は、各LLMモデルのVRAM確保量、プレフィクスキャッシュ使用時のメモリ消費と応答速度、複数のモデルをVRAMに同居させる際の挙動、そしてモデル切り替えにかかる時間です。これにより、開発者は自身の環境でどのモデルが適切に動作し、どのようなパフォーマンスを発揮するかを事前に把握できるようになります。特に、ファイルサイズだけでなく、実際の実行時メモリ消費や推論速度といった実用的なデータは、個人開発や中小企業でのローカルLLM導入における貴重な情報となります。将来的には、より効率的な量子化技術やSparse Attentionなどの手法[41, 42]と組み合わせることで、さらに限られたリソースでも高性能なLLMを運用する道が開かれるでしょう。