GPU が計算に使うデータを保持するメモリです。LLM 推論ではモデルパラメータ・中間活性・KV キャッシュをここに置きます。容量が不足するとモデルが動きません。
一般語彙
608
VRAM
ブイラム
体験区分：調査ベース
推奨読者レベル：Level 3-4
何をしてくれるか
どこで出会うか
ローカル LLM を試すときに最初にぶつかる制約です。「このモデルは VRAM 何 GB 必要？」という確認がスタートになります。
比較図
2026.04·ready
「RTX 5090 の 32GB VRAM だと、4bit 量子化の 70B モデルがギリ動く感じです。」
VRAMの見方
609
この用語の見どころ
1
役割
GPU が推論に使うパラメータ・KV キャッシュを保持します。
2
うれしさ
容量を把握すれば、動かせるモデルの上限を事前に計算できます。
3
注意点
CPU のシステムメモリ（RAM）とは独立した GPU 専用領域です。
4
どこで役立つか
ローカル LLM の選定や、API 利用か自前推論かの判断に使います。
5
はじめに
「モデルサイズ × 量子化精度 = 必要 VRAM」の目安計算を押さえます。
6
深掘り先
GPU（J-77）、パラメータ数（J-22）、量子化（J-19）
非エンジニアのつまずき
- コンシューマー GPU だとフロンティアモデルが載りきらない理由がここに集約されます。
- Mac 開発者が多いのは RAM と VRAM を共通化してコスパが良いからです。
私のコメント
- 第一印象:メモリにも色々あるんだな、と知る入口でした
- 良い点:GPU の性能を「動くかどうか」で単純に評価できる指標になる点
- ダメな点:そもそも動かない、という制約はやはり厳しいです
- 誰向けか:ローカル llm 試す人は必須かな
開発フローでの位置
モデル選定
VRAM 試算
環境確認
実行判断
推論実行
関連用語
J-70·term_general
バイブコーディング図鑑