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Mac Studio M3 Ultra vs RTX 5090：社内ローカルLLMの推論速度tok/s実測
結論として、70Bクラスの社内セキュアLLMを高速推論するには帯域幅800GB/s超の統合メモリ192GBまたは32GB VRAM搭載GPUのマルチ構成が必須です。当ラボでは医療・法務向け機密保持環境を想定し、Llama-3-70Bの推論トークン速度と電力効率を徹底比較しました。
モデルパラメータ・量子化ビット別必要VRAM＆推論速度計算機
実測パラメータを入力すると、環境に応じた最適値・コスト・性能指標をリアルタイムに算出します。
推定所要VRAM (GB) / 推論速度 (tok/s)
HLLM.ai｜社内ローカルLLM・オンプレミスAIハードウェア検証ラボ 2026年実測スペック＆最安値比較台帳
公開仕様値だけでなく、実運用環境でのベンチマーク計測値・長期耐久性・コストパフォーマンスを横断比較しています。
| モデル名・型番 | 主要技術仕様・スペック | 実測ベンチマーク・検証結果 | 参考価格帯 | 公式・最安値調達先 |
|---|---|---|---|---|
| Apple Mac Studio M2 Ultra (192GB) | 24コアCPU / 76コアGPU / 192GB統合メモリ / 帯域幅 800GB/s | Llama-3-70B-Q4_K_M 推論速度 17.2 tok/s / 消費電力 140W | ¥998,800前後 | |
| NVIDIA RTX 5090 32GB | 32GB GDDR7 / 512-bitバス / 帯域幅 1790GB/s / TDP 600W / PCIe 5.0 | Llama-3-70B-Q4_K_M (デュアル構成) 推論速度 48.5 tok/s | ¥388,000前後 | |
| GIGABYTE G493-SB0 サーバー | 4Uラックマウント / デュアルXeon / 最大8基GPU搭載対応 / 3000W冗長電源 | PCIe 5.0 x16 8枚時 P2P転送帯域 64GB/s双方向 / 排熱設計 45U耐性 | ¥2,850,000前後 | |
| ASUS Pro WS TRX50-SAGE WIFI | Threadripper 7000対応 / 4ch DDR5 ECC RDIMM / 3基PCIe 5.0 x16 | メモリ帯域 260GB/s / 24時間フル負荷ストレステスト通過 72時間 | ¥168,000前後 |
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PagedAttentionとFlashAttention-2による長文検索プロンプト実行時のメモリ管理法。
よくある質問と技術的回答（FAQ）
Q. 70Bモデルを単体GPUで動かすための最小VRAM容量は？
4ビット量子化（Q4_K_M）で約40GBのVRAMを消費するため、単体GPUの場合は48GB VRAM（RTX 6000 Ada等）が必要になります。民生用GPUでは24GB〜32GBを2枚組み合わせる構成が現実解となります。
Q. Unified Memory（統合メモリ）とGPU専用VRAMの推論速度差は？
Apple SiliconのUnified Memoryは最大800GB/sの帯域幅を持ち、大容量モデルを単一ノードで安価にロードできる利点がありますが、GDDR7を積んだRTX 5090（1.79TB/s）と比較すると純粋な推論速度は約2.5〜3倍の開きが生じます。
Q. 社内オンプレミス運用における情報漏洩リスク完全排除の要件は？
推論サーバーの物理的オフライン化（エアギャップ）、ローカルストレージの自己暗号化ドライブ（SED）、および推論ログの即時インメモリ破棄設計を組み合わせることで完全なプライバシーを担保します。