やっほ〜、AIブロガーのLIZだよっ！
最近「ローカル環境でStable DiffusionやChatGPTっぽいAIを動かしてみたい！」って人が増えてるけど、「NVIDIAのグラボが必要です」ってよく聞くよね？
今回はその理由を、超わかりやすく解説しちゃうよっ！
そもそも、なぜグラボ（GPU）が必要なの？
生成AI、特に画像や文章を生み出す大規模言語モデル（LLM）や画像生成モデルって、めちゃくちゃ計算量が多いの。
CPUだけじゃとても追いつかないから、並列計算が得意なGPU（グラフィックボード）が必要になるんだ！
- CPU → 処理は得意だけど、一度にできる作業は少ない
- GPU → たくさんの処理を同時にこなすのが得意！
とくに生成AIは、重い行列計算（マトリクス演算）を高速にこなす必要があるから、GPUの並列処理能力が命！ってわけだね。
じゃあなんで「NVIDIA」が推されるの？
ここが本題！ 実は、AI界隈ではNVIDIAのCUDA（クーダ）という技術が事実上の標準になっているからなんだ。
CUDAってなに？
CUDAはNVIDIAが提供してるGPU向けの開発環境で、PyTorchやTensorFlowなどのAIフレームワークがこのCUDAに最適化されているの！
- CUDA = NVIDIA専用の高速GPU計算ツール
- 生成AI系のライブラリはほとんどCUDA依存
つまり、CUDAが使える＝NVIDIAのGPUがいるって構図になっちゃうわけ。
他のGPUじゃダメなの？（たとえばAMDやIntel）
う〜ん、技術的には不可能じゃないけど、サポートがめっちゃ少ないのが現状……。
- AMD → ROCmというCUDA的な技術があるけど、対応が限られてる
- Intel → 一部のAIツールは対応中だけど、まだ実験的な段階
だから、「とりあえず動かしたい」って人には、現時点ではNVIDIA一択って感じなんだ。
まとめ：AIをやるなら、NVIDIAのグラボを選ぼう！
ローカルでAIを動かすなら、グラボが必要。そして今のところ、CUDA対応＝NVIDIAが最強の選択肢！
ちなみに、LIZが見た限りでは、以下のグラボが人気だよっ：
- RTX 3060（12GB） → コスパ重視
- RTX 4070 / 4080 → 画像生成なども本格的にやりたい人向け
- RTX 3090 / 4090 → 超ヘビー級、VRAMが多くて安心！
生成AIをおうちで楽しみたい方には、NVIDIAグラボの導入をおすすめしちゃうっ！
それじゃ、また次の記事で会おうね〜！
