LLM要約で検証するGPU構成の性能差―研究用途に最適な選定のヒント

はじめに

研究用途でワークステーションを導入する際、構成やGPUの種類をどのような基準で選定していますか？
「型番やVRAM容量が分かるけれど、実際の処理速度や安定性はどうなんだろう…」と悩む方も多いのではないでしょうか。
カタログスペックだけでは分からない部分もあり、実際に動かしてみて初めて分かることもあります。

TEGSYSでは、スペック表だけでは分かりにくいGPU構成の違いを明らかにするため、

もし、LLMに太宰治の『走れメロス』を要約させたら─
GPU構成ごとのパフォーマンスはどうなるのか？
どのような回答が得られるのか？

を検証し、結果を公開しています。

検証の内容

今回の検証で使用した環境は以下の通りです。

ハードウェア

検証環境	GPUの種類	VRAM容量	使用モデル
構成1	NVIDIA RTX 6000Ada ×1枚	48GB	q2_K，通常モデル
構成2	NVIDIA RTX 4500Ada ×2枚	48GB (24GB×2)	q2_K，通常モデル
構成3	NVIDIA RTX 6000Ada ×2枚	96GB (48GB×2)	q2_K，通常モデル，q8_0，FP16

ソフトウェア

• 使用モデル：Llama 3.3 (70B)
• 実行環境：Ollama + Dify
• 量子化設定とモデルサイズ：
  • q2_K：26GB (軽量・低精度)
  • 通常モデル：43GB
• ※6000Ada x2枚 (構成3)のみ使用
  • q8_0：75GB (高精度)
  • FP16：141GB (フル制度)
• 設定状態：デフォルト (追加データなし、事前ファインチューニングなし)

検証した項目

• 推論速度
• VRAM容量と使用可能モデル

LLMの挙動をそのまま確認するため、事前のファインチューニングや追加データの学習を行わず、プリセットの状態で検証を実施しました。

検証結果

GPU単体の処理能力やVRAM容量に応じて、推論速度や扱えるモデルのサイズに違いが見られました。一方で、GPUを複数枚搭載しても、並列推論を設定しない場合は増設による推論速度向上につながらず、単純なスペック比較だけでは判断しきれない部分も浮き彫りになっています。

検証条件や性能差の具体的な数値、LLMが生成した『走れメロス』の要約全文は、TEGSYS公式サイトで公開中です。

 

TEGSYSでは、実際に行った検証をもとに、言語モデルの推論や研究開発に適したワークステーション構成例を公開しています。
今回は検証で使用したGPU構成を参考に、LLM推論や研究開発に適したモデルをご紹介します。

実機構成の参考事例

以下は、LLMの運用を想定したワークステーション構成の一例です。
お客様のご用途や解析対象に応じて柔軟にカスタマイズできます。

 

使用されるソフトウェアやご予算など、お客様の研究環境に合った導入プランをご検討いただけます。
掲載内容とは異なる条件でも、お気軽にご相談ください。

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環境構築やシステム設計の参考として、ぜひご覧ください。

まとめ

GPU構成によって、LLMの推論速度や対応可能モデルに違いがあることが、今回の検証で明らかになりました。一方で、条件によっては性能差がほとんど見られないケースもあり、単純なスペックだけで判断するのではなく、実際の検証を踏まえた選定が重要です。

TEGSYSでは、今回の検証結果をもとに、研究分野や利用目的に合わせた構成提案を行っています。
ご自身の解析環境に合ったモデル選びの参考として、ぜひご活用ください。

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