Local LLM Infrastructure: Mac Studio M3 Ultra vs Dual RTX 5090 VRAM & Speed Lab
Deploying zero-retention on-premise LLMs for legal and healthcare compliance hinges on memory bandwidth. We benchmark token generation rates (tok/s), context window scaling up to 128k, and power efficiency across Apple Silicon unified memory and dual-flagship GPU architectures.
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。
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 |
Frequently Asked Technical Questions (FAQ)
A 4-bit quantized 70B model requires ~40GB of VRAM plus KV cache. Running it requires either an enterprise 48GB GPU (e.g. RTX 6000 Ada) or dual 32GB GPUs via tensor/pipeline parallelism.
Apple Silicon offers vast memory capacity (up to 192GB) at 800GB/s bandwidth, but discrete GPUs with GDDR7 deliver over 1.79TB/s, yielding 2.5x to 3x higher raw token output speeds.
Air-gapped network isolation, Self-Encrypting Drives (SED) for model weight and swap storage, and disabling persistent inference logging ensure compliance with strict legal and medical mandates.