8GBの限界はメインメモリだけじゃない！ゲームもAIも16GB VRAMでもっと快適に

　「メモリは最低でも16GB」というのがWindows 11時代におけるPCユーザーの“たしなみ”となっている中、 生成AIの活用が進んできた近頃はGPU側のメモリであるVRAMも「16GBが標準ライン」になりつつある。 そこで今注目なのが、ミドルクラスながらVRAM 16GBが選べる「GeForce RTX 5060 Ti」だ。

　コストパフォーマンスの高さから、単体製品は品薄になるほど人気を集めている同GPU。これを採用したGIGABYTEのデスクトップPC「AORUS PRIME 3 AP3A5N6T-5103」(以降、AORUS PRIME 3)も、手の届きやすい価格帯であるにも関わらず、ゲームやAIの用途において高いパフォーマンスを発揮する。

　なぜVRAMも16GBが「標準ライン」となりそうなのか。それを探りつつ、AORUS PRIME 3の実力をチェックしてみよう。

リッチな装備で割安感。安定性と信頼性も兼ね備える

AORUS PRIME 3

　始めにハードウェア周りから紹介していくと、今回試すAORUS PRIME 3は、プロセッサにRyzen 5 9500F(6コア/12スレッド、最大5GHz、TDP 65W)、GPUにVRAM 16GBのGIGABYTE製「GeForce RTX 5060 Ti WINDFORCE MAX OC 16G」を搭載するゲーミングPCだ。

GPUは16GBの大容量VRAMを内蔵

GeForce RTX 5060 Tiの中でもVRAM 16GBを搭載するモデル

　GPUの単体価格は実売10万円前後となるが、これにメインメモリ32GB(DDR5-5600)、ストレージ1TB(NVMe M.2 SSD、GIGABYTE製「AORUS Gen4 7300」)を組み合わせている。それでも実売価格は29万9,800円で、昨今の市場環境から考えると割安感のある値段設定と言えるだろう。

十分なメモリ・ストレージで幅広い用途に対応

メモリ32GB、ストレージ1TBで、マザーボードはB850チップセット

　PCケースの容量は30L。内部はすっきりとしており、ストレージの増設などメンテナンスもしやすい。

ケーブルが目立たず、すっきりとしたケース内部

空きメモリスロットやM.2スロット、SATA SSDなどを取り付けるスペースにもアクセスしやすい

前面と天板はメッシュで通風性を確保

　マザーボードはAMD B850チップセットで、フォームファクタはmicroATX。前面にUSB 3.2 Gen 1 Type-Cポート1基とUSB 3.2 Gen 1ポート3基、背面にはUSB 3.2 Gen 2 2基を含む9基のUSBポートを用意している。有線LANは2.5Gigabit Ethernetで、無線LANは最新規格のWi-Fi 7に対応するなど、ネットワーク周りもゲーミングPCとして抜かりはない。

充実のインターフェイス

USB Type-C、Type-Aにヘッドフォン・マイク端子などを配置した前面ポート

背面には9基のUSBポートを始め、充実のインターフェイスを備える

高速ネットワークも装備

有線LANは2.5Gbps、無線LANはWi-Fi 7に対応

Wi-Fi用アンテナは「Wi-Fi EZ-Plug」で簡単に着脱可能

　冷却面では、前面パネルの80%をメッシュ構造とし、効率的なエアフローを確保することで、高負荷時でもCPUを安定した温度に保てる点が特徴。ファンは前面に2つ、背面に1つのトリプルファン構成とし、そこにタワー型の空冷CPUクーラーを加えている。

　いずれもRGB Fusion対応のアドレサブルRGB LEDファンを備えており、プリインストールアプリ「GIGABYTE Control Center」を使ってイルミネーションのカスタマイズが可能だ。ちなみにメモリはTeam製だが、こちらもRGB Fusion対応なのでまとめて制御できる。

RGB Fusionでイルミネーションも楽しめる

メッシュの奥に前面のファン2基が透けて見える

タワー型の空冷CPUクーラーやメモリモジュールもアドレサブルRGB LEDを搭載

側面はクリアパネルで内部の美しいライティングを見通せる

　電源ユニットは静音性と耐久性を兼ね備えた80PLUS Gold認証の650Wを採用する。GeForce RTX 50シリーズの中では比較的低消費電力なGeForce RTX 5060 Tiに適した電源容量で、AORUS PRIME 3のパフォーマンスを最大限に引き出せるだろう。 マザーボードを始め、自社製パーツを要所に組み込むことで、安定性の面でも信頼が置ける1台だ。

安定動作を支える80PLUS Gold認証の650W電源

GeForce RTX 5060 Tiにも適した容量を確保

　なお、AORUS PRIME 3はほかにも2種類のバリエーションモデルを展開しており、同じRyzen 5 9500Fに「GeForce RTX 5060 WINDFORCE MAX OC 8G」を組み合わせた下位モデルと、Ryzen 7 9700Xに「GeForce RTX 5070 WINDFORCE OC SFF 12G」を組み合わせた上位モデルがある。ただし、VRAM容量は今回紹介するモデルが最大容量だ。

大容量VRAMが活躍するローカルAI。そのメリットは？

　昨今の3Dゲームはもちろんのこと、AI用途においても、VRAMは多ければ多いほど有利になる。たとえばPCにハイスペックが要求されるAAAタイトルのゲームでは、 VRAM容量に余裕があるとハイクオリティなアセット(テクスチャなど)を扱うことができ、高画質なグラフィックスで没入感高く遊べるだろう。

　一方AI用途においては、ローカルAIで大容量VRAMが生きる。基本的に賢いAIモデルほどデータ容量が大きくなり、それを高速に、かつ「実用的に」処理するにはVRAM上にそのすべてを読み込まなければならないからだ。

　PC側のメインメモリに一部を読み込ませる(オフロードする)仕組みもあるため、「VRAMが足りていないとそもそも実行できない」という場面は減ってきている。だが、オフロードすれば速度が低下して実用が難しい。 AI性能を追い求めるなら、VRAM容量を大きくすることは必須だ。

大容量VRAMはAI性能の点で重要

後述のComfyUIのログ表示。データがVRAMに収まらずメインメモリにオフロードされると速度低下は免れない

AORUS PRIME 3なら大容量のデータもオフロードなしで実行可能

　とはいえVRAM容量の大きなGPUは製品が限られるし、GeForce RTX 5090のようなハイエンドモデル、もしくはAI処理向け業務用GPUの領域なので手が届きにくい。その点、VRAM 16GBのGeForce RTX 5060 Tiを搭載するAORUS PRIME 3は、一般のデスクトップPCの中ではミドルローあたりの構成・価格帯ながら大容量のVRAMを利用可能。AI時代のPCとしては「ミドルハイ以上」のポテンシャルを秘めたモデルと言えるのだ。

　今のところはChatGPTやGemini、Claudeといったクラウド型のAIツールを使うユーザーが多いことと思う。それならPCに高いスペックは求められない。しかし、それでもローカルAIにこだわりたい理由の1つはやはりコストだ。 クラウド型AIでも「実用」するとなれば相応のサービス利用料が継続的にかかるが、ローカルAIなら料金は不要。もちろん電気代はかかるが、AIのほうはいくらでも使い放題になる。

高性能だがコストもかかるのがクラウド型AI

クラウド型のAIサービスは実用しようと思うと継続的な課金が必要。使用量上限も常に気にしなければいけない

　加えて、クラウド型AIにはセキュリティの面で懸念がある。ビジネス向けをうたっているサービス・契約プランでなければ、入力内容がAIの学習に使われるかもしれない、というのも不安なところだ。

　でも、 ローカルAIなら基本的にPC内で処理が完結するため、外部への情報流出のリスクを抑えられる。 何かトラブルがあってもユーザー自身で対策がしやすく、安心してガンガン使える、というのがローカルAIの強みでもあるのだ。

ローカルAIではVRAM容量の差がそのまま速度差に

　ローカルAIのメリットを踏まえた上で、あとは16GBというVRAM容量がAI処理においてどれだけ有利なのか、というのが重要になってくる。実際にローカルAIの各種ツールで確認してみよう。まず1つ目は、主にAIチャットやテキスト系のデータ処理が行なえる「LM Studio」を試してみる。

チャットなどがメインのAIツール「LM Studio」

LM Studioは主にチャットやテキストを取り扱える

　LM Studioでは、世にある数々のAIモデルの中から自分の目的に適したものを選べるようになっている。用途特化型の軽量なものから、汎用的な大容量のものまでそろっているが、ここでも「大容量=賢い」が基本だ。ただし、先ほど説明したようにVRAMに収まらないサイズだと、使うことはできても速度は大幅に低下する。

　たとえば「GPT-OSS 20B」はOpenAIによるオープンなAIモデルで、その容量は12.11GBと大きい。しかし、VRAM 16GBのGPUを備えるAORUS PRIME 3なら丸ごと読み込める。VRAM容量が12GBや8GBのGPUだとデータの一部しか読み込めず、それ以外はメインメモリにオフロードされ、パフォーマンスが損なわれる。

快適なローカルAIには潤沢なVRAMが欠かせない

12.11GBと巨大なGPT-OSS 20Bも、AORUS PRIME 3ならすべてVRAMにロードできる

VRAM 12GB以下のGPUでは、このように一部だけ読み込むことしかできない

　メモリ容量の違いはどれほどの差となって表れるのだろうか。AORUS PRIME 3と、メモリ容量の異なるGPUで、GPT-OSS 20Bを使ってHTMLページの作成を指示してみたときの処理速度の速さをグラフにしてみた。

LM Studio「GPT-OSS 20B」での処理速度比較

　「トークン/s」というのはAIの処理単位のことで、値が大きいほど高速に処理できることを意味する。VRAM 16GBであるAORUS PRIME 3の約81トークン/sに対し、VRAM 8GBのPCは5分の1以下の約16トークン/sと比較にならない差だ。世代が異なるとはいえ、GPUのグレードとしては格上のはずのGeForce RTX 4070(12GB)でさえも3分の1以下の速度となっている。

　ここまで数値に違いがあると、テキスト生成のペースは見た目でも明らかだ。遅くても一度きりなら我慢できるかもしれないが、 こういったAIツールでは何度もプロンプトを変えながら試行錯誤を繰り返すのが当たり前で、快適度には雲泥の差がある。VRAMが16GBのAORUS PRIME 3は、まさにAIで生産性を上げるためのハードウェアであることを実感する。

　ただし、VRAMが12GBや8GBだとまったくAIツールが使えない、というわけではない。先ほどは12GB超という巨大なAIモデルを利用していたが、VRAM容量に収まる軽量なAIモデルを選べばメインメモリへのオフロードを回避して高速に処理できる。

　試しに、12GBに収まる「Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-GGUF(8.99GB)」と、8GBに収まる「Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF(4.68GB)」の2つを使い、各環境でコーディング(PDFファイルを結合するPythonプログラム)を指示したときの速度をテストした。

AIモデルごとの処理速度比較

「Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-GGUF」と「Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF」での処理速度比較

　いずれにしてもAORUS PRIME 3が強いことに変わりはないが、Qwen2.5-Coder-14BにおいてはVRAM 12GB環境がAORUS PRIME 3に迫るパフォーマンスを叩き出し、Qwen2.5-Coder-7Bは地力の強さから逆転している。Qwen2.5-Coder-7BではVRAM 8GB環境がAORUS PRIME 3の6割ほどの速度となるが、体感としては十分に実用レベルだ。

　AIモデルが軽量になれば「賢さ」も犠牲になっていくところはあるが、ここは運用の工夫次第でもある。VRAMが少ない環境では、比較的シンプルなタスクについてローカルAIで取り組み、困難な課題をスピーディに解決したいときはクラウド型AIに頼る、といった使い分けをするのが合理的だ。コスト減にもしっかりつなげられるだろう。

AI画像生成も、VRAM容量増で確実に速度アップ

　もう1つ試してみたのが画像生成AIだ。以前は環境構築に手間がかかり、設定難易度も高かったローカルAIでの画像生成だが、現在では「ComfyUI」を利用すれば最新のAIモデルを活用した画像生成が簡単に行なえる。セットアップの流れを下記でざっくり解説しているが、画面の指示に従って操作していけば迷うところは少ない。

簡単に静止画像や動画を生成できる「ComfyUI」

ComfyUIを公式サイトから入手

公式サイトからダウンロード

場合によっては一緒に「git」もインストールしよう

インストールを開始。途中で「git」のインストールを求められたら案内に従ってダウンロードしよう

gitをインストールする

起動したらGPUにあわせてセットアップ

ComfyUIを起動。今回はGPUにGeForceを使うので「NVIDIA CUDA」を選ぶ

起動で困ったらTroubleshootボタンを押してみよう

起動できない旨の表示がされたときは「Troubleshoot」ボタンをクリック

今回は先ほどインストールしたgitが認識されていないようだった。この場合はComfyUIをいったん終了して再起動するか、PC自体を再起動すれば、問題なくComfyUIを起動できそうだ

　画像生成の方法も、「テンプレート」機能を使えばAIモデルを選ぶだけで必要な設定が施された状態で始められる。ユーザーがすることはプロンプトを入力して「実行する」ボタンを押すだけだ。

テンプレート機能を使えば簡単にAI画像生成を始められる

サイドバーから「テンプレート」を選択

試したいAIモデルを選ぶ

必要なノード設定がなされた状態になるので、プロンプトを変更して「実行する」ボタンを押せば画像生成がスタートする

　というわけで、ここではAIモデルに「Stable Diffusion 3.5 Simple」を使い、一定のプロンプトで画像生成したときにかかった時間を比較してみよう。AIモデルの全読み込みが発生する初回と、部分的に読み込みが発生する2回目のどちらも計測している。

「Stable Diffusion 3.5 Simple」での処理時間比較

　手元で用意できた機材の都合上、世代の異なるGPUかつ異なるPCとの比較になってしまい、純粋なVRAM容量の違いによる差は図れなかったが、傾向は把握できる。

　今回試した範囲では、VRAM容量の少ない環境でメインメモリへのオフロードが発生しても極端なほどの速度低下にはなっていなかったものの、画像1枚生成するのにもかなりの時間がかかってしまう。対して、オフロードしないVRAM 16GBのAORUS PRIME 3は安定的に、高速に処理できるようだ。

大容量VRAM & DLSS 4.5でゲームも最高画質で楽しめる

　AI性能が高いことは分かったが、ゲーミングPCとしての性能についても確認しておきたい。ここでは軽いものから重いものまで、3つのゲームタイトルでチェックしてみた。

「ワンス・アポン・ア・塊魂」プレイ時の1分間の平均fps

「サイバーパンク2077」のベンチマーク結果(平均fps)

「アサシン クリード シャドウズ」のベンチマーク結果(平均fps)

　かつて重量級のAAAタイトルを高画質でプレイするには、その当時のハイエンドクラスのGPUが必要とされてきた。だが、今やまったくそうではなくなった。ベンチマーク結果を見ると分かる通り、 GeForce RTX 5060 Ti搭載のAORUS PRIME 3でも、4Kなどの超高解像度でなければ、最高画質でストレスなくプレイできる時代になっている。

　これは、GeForce RTXシリーズにおけるDLSS 4のマルチフレーム生成や、DLSS 4.5のダイナミックマルチフレーム生成により、フレームレートを最大6倍にまで引き上げられるようになったのが大きいだろう。

　DLSSは低解像度グラフィックスをアップスケールする仕組みだが、画質の劣化は普通にプレイしている分には気付けないレベルだ。 VRAMをリッチに搭載していることで、テクスチャ品質などを最大限に高められることもアップスケール時の画質向上に寄与しているに違いない。

ミドルクラスの枠を超えるAI PC兼ゲーミングPC

　GeForce RTX 5060 Tiは、ゲームプレイはもちろんのこと、このAI時代において重視すべき部分にもしっかりフォーカスしている。その上で自社製パーツを組み合わせ、安定性と信頼性を高めるとともに、見た目と中身のクオリティも追求したのがAORUS PRIME 3ということになるだろう。

　使い放題のローカルAIを高速に実行可能なうえに、最新AAAタイトルも高画質で存分に楽しめて、かつ手に届きやすい値段設定。ミドルクラスの枠を超えるAI PC兼ゲーミングPCとして、AORUS PRIME 3はバランスの取れた選択肢だ。