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ローカルLLM/GPU実測ベンチマークの検証環境と評価方法について
当ブログにおけるローカルLLMおよびGPUの実測ベンチマーク環境、評価指標、動作検証サンプルの概要を紹介します。
注記: 本記事は執筆基盤およびフロントマター（frontmatter）スキーマの動作確認を行うための日本語サンプル記事です。
はじめに
本ブログでは、消費電力や推論速度、VRAM使用量といったローカルLLM（Large Language Model）およびGPU実測ベンチマークのデータを扱います。 本記事では、今後のベンチマーク検証における基本環境と測定方針、評価基準の概要について解説します。
検証環境
測定に使用する標準的な動作検証環境の基本スペックは以下の通りです。
- CPU: AMD Ryzen 9 7950X / Intel Core i9-14900K
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 4090 (24GB VRAM) / RTX 4080 Super (16GB VRAM)
- RAM: 64GB DDR5-6000
- OS: Ubuntu 24.04 LTS / Windows 11 Pro
- 推論フレームワーク: Ollama, vLLM, LM Studio, llama.cpp
結果
測定される主な指標は以下の通りです。
- Prompt Processing Speed (Tokens/sec): 入力テキスト処理速度（Context Processing）
- Token Generation Speed (Tokens/sec): 生成レスポンス速度（Decode Speed）
- VRAM Consumption (GB): モデルロード時および最大文脈時のVRAM占有量
- Power Draw (Watts): 推論中におけるGPUの消費電力（ピーク値／平均値）
測定データは各検証ごとに集計され、定量的な比較を行える仕組みとなっています。
まとめ
ローカル環境でのLLM活用は、ハードウェア構成や量子化フォーマット（GGUF, AWQ, EXL2など）によってパフォーマンスが大きく変動します。 今後の記事では、各モデル・GPU構成の具体的な実測数値を分かりやすくお届けする予定です。