なぜ生成AIではVRAMが最重要リソースになるのか
生成AI（Generative AI）をローカル環境で扱う際、GPUの性能以上に重要になるのが VRAM（ビデオメモリ）容量です。
画像生成AIや大規模言語モデル（LLM）では、VRAMが不足すると処理速度が落ちる以前に 「実行できない」 という状態に陥ることも珍しくありません。
本記事では、生成AIとVRAMの関係を 推論と学習、AIの種類ごとに切り分けて 解説し、誤解の起きやすいポイントを正確に整理します。
VRAMとは何か（生成AIの文脈）
VRAMはGPUに搭載された高速専用メモリで、生成AIでは次のようなデータが格納されます。
- モデルの重み（weights）
- 入力データ（画像・テキストトークン）
- 中間計算結果（特徴マップ、Attention関連データ）
- 推論・生成中の一時バッファ
CPUのRAMと比べて圧倒的に高速ですが、容量は限られています。
そのため生成AIでは、
GPUの計算能力が余っていても、VRAMが足りなければ処理できない
という現象が頻繁に起こります。
なぜ生成AIはVRAMを大量に消費するのか
モデル自体が非常に大きい
近年の生成AIモデルは、数十億〜数百億のパラメータを持つのが一般的です。
- FP16（半精度）：1パラメータ ≒ 2バイト
- 7B（70億）モデル → 重みだけで約14GB
- 13Bモデル → 重みだけで約26GB
この時点で、一般的なGPUのVRAM容量を簡単に使い切ります。
推論時もVRAMを使い続ける
生成AIは一括処理ではなく、段階的な生成を行います。
- テキスト生成：トークンを1つずつ生成
- 画像生成：拡散ステップを繰り返し計算
そのため、生成途中の状態や過去情報を保持する必要があり、VRAM消費が継続します。
生成AIの種類別に見るVRAM消費の特徴
画像生成AI（Stable Diffusion系）
画像生成AIでは、VRAM使用量に影響する要因が比較的明確です。
VRAM消費に影響する主な要素
- 解像度（512×512、768×768、1024×1024など）
- Batch Size（同時生成枚数）
- ControlNet、LoRA、Refinerなどの追加モデル
- 計算精度（FP16 / FP32）
- メモリ最適化の有無
解像度とVRAMの関係についての注意
解像度が上がるとVRAM使用量は増えますが、
「512×512 → 1024×1024で必ず4倍になる」わけではありません
モデル構造や最適化手法によって、実際の増加率は大きく変わります。
正しい理解
解像度が高くなるほどVRAMは増えるが、倍率は構成依存であり一律ではない。
VRAM容量別の目安（画像生成・推論）
- 6GB：低解像度・軽量設定（最適化必須）
- 8GB：Stable Diffusion 1.5系で実用レベル
- 12GB：高解像度やSDXLで安定運用
- 16GB以上：複数ControlNetや高負荷構成
テキスト生成AI（LLM）
LLMにおけるVRAM消費は、次の3要素で構成されます。
モデル重み（weights）
- モデルサイズと精度でほぼ固定
- 例：7Bモデル（FP16）→ 約14GB（重みのみ）
KVキャッシュ（重要）
- 生成済みトークンの情報を保持する領域
- コンテキスト長や同時リクエスト数に比例して増加
- 推論時のVRAM増加は概ね線形
Attentionの計算量が増えることはありますが、VRAM消費の主因はKVキャッシュです。
実装・ランタイムのオーバーヘッド
実運用におけるVRAMの目安（LLM推論）
- 7Bモデル
- 重み：約14GB
- 実運用：16〜20GB級
- 13Bモデル
- 実運用：24GB前後
- 30B以上
- 量子化（INT8 / INT4）前提で 24〜48GB級
動画生成AI
動画生成AIは、生成AIの中でも特にVRAM消費が大きい分野です。
主な理由
- フレーム数 × 解像度の増加
- 時間方向の情報を保持する必要
- モデル構造が複雑
そのため、
- 24GBでも厳しい構成が出やすい
- 条件次第では48GB以上が必要
ただし、短尺・低解像度・軽量モデルでは24GBで動作するケースもあります。
VRAM不足が引き起こす代表的な問題
| 問題 | 内容 |
|---|---|
| Out of Memory | 処理が即停止 |
| CPUオフロード | 動作はするが大幅に遅くなる |
| 解像度・品質制限 | 本来の生成品質が出せない |
| バッチサイズ制限 | 処理効率が著しく低下 |
生成AIでは「遅くなる」よりも「動かない」ことの方が深刻です。
VRAMを節約する主要な方法
量子化（Quantization）
- FP16 → INT8 / INT4
- VRAM使用量を 1/2〜1/4
- 推論用途では非常に実用的
メモリ最適化技術
- Attention最適化
- 中間データの削減
- 画像生成・LLM双方で効果あり
CPUオフロード
- 一部処理をCPU RAMへ退避
- 速度は落ちるが動作可能になる
VRAM容量別にできることの整理
| VRAM容量 | 主な用途 |
|---|---|
| 6GB | 軽量画像生成、量子化LLM |
| 8GB | Stable Diffusion 1.5系 |
| 12GB | SDXL、7BクラスLLM |
| 24GB | 13BクラスLLM、動画生成入門 |
| 48GB以上 | 研究・商用レベル |
まとめ
- 生成AIは VRAM依存度が非常に高い
- モデルサイズ・解像度・生成長がVRAM消費を決める
- VRAM不足は性能低下ではなく「実行不能」を招く
- 量子化・最適化は実用上ほぼ必須
- GPU選定では 計算性能よりVRAMを重視すべきケースが多い
以上、生成AIとVRAMの関係についてでした。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
