家庭用GPUでLlama 4を動かす方法：複数のRTX 4090でH100級の環境を構築する

家庭用GPUでLlama 4を動かす方法：複数のRTX 4090でH100級の環境を構築する はじめに Metaが発表した最新の大規模言語モデル「Llama 4」は、その高い性能で注目を集めています。しかし、公式によると最小でもNVIDIA H100 GPUが必要とされており、一般ユーザーにとっては簡単に利用できる環境ではありません。H100は価格が高く（数百万円以上）、入手も困難な状況です。 そこで本記事では、比較的入手しやすい家庭用GPU（RTX 4090など）を複数枚使って、H100に匹敵する環境を構築し、Llama 4を動かす方法を紹介します。この方法により、より多くの開発者やAI愛好家がLlama 4の可能性を探求できるようになります。 なお、Llama 4自体の詳しい解説は以下の記事に譲りますので、そちらをご参照ください。 本記事では、複数GPUのセットアップ方法と、実際にLl

[shinobue679fbea]

素直にMacStudio買った方がいい

[ookitasaburou]

“H100はAI特化型のデータセンター向けGPUで、特にメモリ容量（80GB）とメモリ帯域幅（3.35 TB/s）が圧倒的です。”

[misshiki]

“合計: 約120〜190万円（H100 1枚よりは安価）”

[knok]

Project DIGITS待ち

[urtz]

無理矢理感あるが現実解なのかな

[ototoi]

GB10を待った方が良くない？