エージェント型 AI ワークロードは、特にローカルで実行する場合、従来の AI よりも多くのメモリを必要とします。モデルが大きくなり、エージェントが長時間実行される状態を維持するにつれて、メモリが主なボトルネックになります。この記事では、その対処方法を説明します。 aiDAPTIV 有効AIメモリを拡張することで、より大規模で高性能なモデルを実用的なシステム上で安定して実行できるようにする。.
持続的なツール活用型AIエージェントが、実際のワークフローに導入されつつあります。AMDはこの状況に対応するため、「エージェントコンピュータ」という新しいデバイスカテゴリを提唱しました。NVIDIAは、OpenClawを基盤としたオープンソースのセキュリティおよびプライバシーレイヤーであるNemoClawを発表しました。これは、企業向け導入においてポリシーベースのガードレールを追加するものです。エージェントが何ができるかについては誰もが注目していますが、高性能なエージェント型AIをローカルシステム上で適切に動作させるために必要なことについては、あまり注目されていません。.
これは重要な点です。なぜなら、エージェント型ワークロードは要求水準を引き上げるからです。エージェント型ワークロードは、単に単一の質問に答えるだけではありません。計画を立て、ツールを使用し、状態を継続的に維持し、複数のステップにわたって作業を行います。このような作業においては、モデルの品質がより重要になり、開発者はより大規模で高性能なモデルへと向かう傾向があります。.
ローカルエージェントAIが重要な理由
走る理由 AI ローカルエージェントは簡単です。ローカル展開により、機密データはデバイス上に保持され、使用量に応じてスケールするクラウド推論コストが回避され、インタラクティブワークロードのレイテンシが削減され、開発者はモデルとその動作をより詳細に制御できます。独自のデータを扱う企業や、常時稼働のエージェントエクスペリエンスを構築する OEM にとって、, ローカル推論 それは単なる好みではなく、多くの場合必須条件である。.
問題は、多くの開発者が依然として高性能なエージェント型AIを実現するためにクラウドに依存していることだ。その理由は単純で、より強力なモデルはクラウド上で実行しやすいからである。.
多くのローカルシステムにおいて、ボトルネックとなるのは計算能力だけではありません。メモリもボトルネックとなります。GPUのVRAM容量には限りがあるのです。. システムDRAM あるいは、統合メモリが限られている場合。メモリが不足すると、ローカル展開では、より小さなモデル、より厳しい制限、またはより積極的な量子化に切り替わることがよくあります。.
こうしたトレードオフはモデルの適合性を高めるのに役立つかもしれないが、多段階推論、ツール使用、および長時間実行されるタスクにおける信頼性を低下させる可能性もある。言い換えれば、ローカルエージェントAIは、より小さなモデルが理想的だからではなく、メモリ制限によって妥協を強いられるため、より小さなモデルで妥協することが多いのだ。.
エージェントのワークロードをより困難にするもの
AIエージェントは単なるチャットボット以上の存在です。単に質問に答えて終了するのではなく、状態を継続的に保持したり、ツールを使用したり、外部システムをチェックしたり、ユーザーに代わって行動を起こしたりすることができます。.
それによってメモリの問題が変わる。.
チャットボットとのやり取りは、エージェントのワークフローに比べて比較的短時間で終わることが多い。一方、エージェントは異なる。エージェントは永続的なセッション状態を維持し、長時間のコンテキストウィンドウを管理し、時間の経過とともに変化するデータソースを監視し、複数のツールを同時に調整する。つまり、エージェントはより多くの状態をより長く保持する必要があるのだ。.
より複雑なワークフローを構築する開発者にとって、エージェントは1つだけでは済まないかもしれません。リポジトリに紐づいたコーディングエージェント、データソースを監視するリサーチエージェント、長文コンテンツのコンテキストを管理するライティングエージェントはそれぞれ独自のセッション状態とツールを持ち込み、メモリ需要を急速に増大させます。.
ローカルハードウェアのメモリ容量が限界に達した
4ビット量子化の大規模なローカルモデルでは、重みデータだけで数十ギガバイトもの容量が必要になる場合があります。ハイエンドのコンシューマー向けGPUでも、VRAMは24GB程度です。KVキャッシュ、実行時オーバーヘッド、エージェントの状態などを考慮する前から、計算は複雑になります。.
そのため、ローカルエージェント型AIは、より小型のモデルへと移行する傾向にある。問題は、モデルが起動できるかどうかだけではない。より高性能なモデルが、実用的なクライアントハードウェア上で、持続的でツールを使用する複数ステップのワークロードを安定して実行できるかどうかが重要なのだ。.
解決策がなければ、開発者やOEMは厳しいトレードオフに直面する。コンテキストを切り捨てて一貫性を失うか、データが低速な層に流れ込んだ際に発生するレイテンシの急増を受け入れるか、あるいは多くのユーザーにとって手の届かない高価な大容量メモリGPUを必要とするかのいずれかだ。エージェントPCが主流となることを目指すのであれば、これらのどれも理想的とは言えない。.
Phison社のPascari aiDAPTIV™がAIメモリを拡張する方法
aiDAPTIVは、GPUメモリ、システムDRAM、およびシステムDRAMに効果的なAIメモリを拡張することで、これらの課題に対処します。 フラッシュメモリ, メモリ階層を作成することで、開発者が各階層を手動で管理する必要なく、より実用的なシステム上で大規模なモデルを実行できるようになります。.
ホットデータはVRAMに保持されます。ウォームデータはDRAMに保持され、高速再利用の準備が整います。コールドデータは、完全に破棄されるのではなく、aiDAPTIVキャッシュメモリSSDに階層化されます。これによりレイテンシのトレードオフは解消されませんが、そうでなければレイテンシの上限に達するシステムでも、より大規模で長時間実行されるエージェントワークロードを実用的にすることができます。 メモリ もっと早く制限を設けるべきだ。.
aiDAPTIVが大規模なMoEモデルをローカルで実行する方法
で エキスパート混合モデル, 各トークンに対してアクティブなエキスパートはごく一部に限られます。aiDAPTIVは、アクティブなエキスパートや最近使用されたエキスパートを計算処理に近い場所に保持し、アクティブ度の低いエキスパートは低コストのメモリに階層化できるようにします。.
ルーターは、現在のトークンに必要なエキスパートを選択します。アクティブなエキスパートは、即時実行のためにGPUメモリに保持されます。最近使用されたエキスパートは、高速再利用のためにシステムDRAMに保持されます。使用頻度の低いエキスパートは、モデルをより小さな構成に強制的に縮小するのではなく、aiDAPTIVキャッシュメモリに階層化されます。これらのエキスパートのいずれかが再び必要になった場合、aiDAPTIVはそれをより高速な階層に戻すのに役立ちます。.
aiDAPTIVの動的なMoEオフロード機能はllama.cppと統合されており、この機能を標準的な推論APIエンドポイントを通じて利用できるようにします。.
GTC 2026: ノートパソコンで120Bモデルを実行する
GTC 2026にて, Phisonは、NVIDIA® GeForce RTX™ 5090 GPU、24 GBのVRAM、64 GBのシステムDRAMを搭載したAcerノートパソコン上で、シンプルなOpenClawアプリをデモした。 aiDAPTIV, システムは、MoE エキスパートオフロードを使用して実効メモリを拡張し、ローカルで gpt-oss-120B を毎秒約 15 トークンで実行しました。OpenAI によると、gpt-oss-120B をネイティブで実行するには 80 GB の GPU が 1 つ必要で、これはデモシステムで使用可能な VRAM の 3 倍以上です。これが aiDAPTIV の変更によるトレードオフです。ローカルのエージェント AI に小さなモデルで妥協させるのではなく、より大きく、より高性能なモデルを実用的なクライアント ハードウェアで実行できるようにします。.
注：OpenAIのモデルカードは、シングルGPU構成の場合80GBの容量を謳っています。デモのスループットは約15tok/s、KVキャッシュの再利用を有効にした場合は約5～6tok/sでした。.
デバイスメーカーにとってこれは何を意味するのか
現在、エージェント向けPCを製造するOEM企業は、難しい選択を迫られている。大規模なエージェントワークロードに対応できるだけのメモリを搭載したGPUを選定すればコストが上昇し、対象市場も限定される。一方、メモリ容量を抑えて性能を犠牲にすれば、どちらも理想的な製品とは言えない。.
aiDAPTIVは、この状況を一変させます。ミドルレンジまたはメモリ容量に制約のあるクライアントシステムに高速DRAMとaiDAPTIVキャッシュメモリを組み合わせることで、実効メモリを拡張し、より大容量のGPUを必要とせずに、より大規模なエージェントワークロードを実用的に実行できるようになります。.
これは特にノートパソコンやメモリ容量の少ないクライアントシステムにおいて重要です。統合型GPUやクライアントGPUの性能が向上するにつれ、メモリは依然として、本格的なエージェントワークロードをローカルで実行する上での主要な障壁の一つとなっています。インテリジェントなメモリ階層化は、より長時間実行でき、より高性能なエージェントを、本来であればメモリ容量の限界にすぐに達してしまうような、より軽量で低コストなシステムでも実用的に実行できるようにするのに役立ちます。.
aiDAPTIVが埋めるギャップ
エージェント型AIへの移行は、その興奮の裏に潜む実際的な問題を露呈させている。より強力なローカルエージェントにはより強力なモデルが必要であり、より強力なモデルにはより多くのメモリが必要となる。このメモリの柔軟性という層は、ローカルAIスタックにおける真のギャップとして残っている。これが問題なのだ。 aiDAPTIV 解決するために作られた。.
Phisonと連携する
AIのメモリは、ローカルエージェント型AIにとってしばしばボトルネックとなる。. お問い合わせ aiDAPTIVがどのように役立つかを知るには。.
よくある質問（FAQ）：
エージェント型AIとは何ですか？また、従来のAIモデルとはどのように異なるのですか？
エージェント型AIとは、単一の応答によるやり取りを超えたシステムを指します。これらのエージェントはタスクを計画し、外部ツールを使用し、, 維持する セッション間でメモリを保持し、複数ステップのワークフローを実行します。従来のチャットボットとは異なり、 必要とする 永続的な状態とより長いコンテキスト処理の両方を向上させ、 計算する そしてメモリ使用量も増加する。.
ローカルAI展開において、メモリが重大なボトルネックとなるのはなぜか？
ローカルシステムは、GPUのVRAM容量とシステムDRAM容量によって制約を受けます。高度なモデルでは、重みデータだけでも数十ギガバイトのメモリが必要となり、KVキャッシュやエージェントの状態といった実行時オーバーヘッドは含まれません。メモリが不足すると、開発者はモデルのサイズやパフォーマンスを犠牲にせざるを得ず、実用性が制限されます。.
企業がAIをクラウドではなくローカルで実行することを好むのはなぜか？
ローカルAIの展開により、データ主権が確保され、推論の遅延が軽減されます。, 排除する クラウドの継続コストを削減し、モデルの動作を完全に制御できます。企業IT環境では、独自のデータを扱う場合、ローカル推論はコンプライアンスとセキュリティの要件となることがよくあります。.
エージェント型ワークロードは、標準的な推論と比較して、どのような課題をもたらすのでしょうか？
エージェントワークロードでは、セッション状態、ツールオーケストレーション、および長期コンテキスト保持のために継続的なメモリ割り当てが必要です。複数のエージェントが同時に実行されるとメモリ需要が増大するため、最適化を行わない限り、従来のハードウェア構成では不十分になります。.
エージェント型AIには、なぜより大規模なモデルが必要なのでしょうか？
大型モデル 一般的に 推論、計画、ツール使用能力の向上。これらの特性は、信頼性の高い複数ステップのワークフローに不可欠です。しかし、メモリ要件が 彼ら 難しい 標準的なクライアントハードウェアに展開する。.
Phison aiDAPTIV™は、ローカルAIのパフォーマンスをどのように向上させるのでしょうか？
aiDAPTIV 本システムは、GPU VRAM、システムDRAM、およびSSDベースのキャッシュにワークロードを動的に分散する階層型メモリアーキテクチャを採用しています。このアプローチにより、手動によるデータ管理を必要とせずに実効メモリ容量を拡張できるため、制約のあるシステムでも大規模なモデルを効率的に実行できます。.
aiDAPTIVは、エキスパート混合モデル（MoE）においてどのような役割を果たしますか？
aiDAPTIV 最適化する 教育省 VRAM にはアクティブなエキスパート、DRAM には最近使用されたエキスパート、SSD キャッシュにはアクティブでないエキスパートを保持することで、実行が行われます。この動的な階層化により、必要なコンポーネントのみが確実に使用されます。 残る 高速メモリを使用することで、モデルサイズを縮小することなく効率を向上させる。.
aiDAPTIVは、どのようにしてコンシューマー向けハードウェア上での大規模モデルの展開を可能にするのでしょうか？
非アクティブなモデルコンポーネントを低コストのメモリ階層にオフロードすることで、, aiDAPTIV これにより、VRAM容量が限られたシステムでも、従来はハイエンドGPUを必要としたモデルを実行できるようになります。これは、ローカルAI展開におけるハードウェアの障壁を大幅に低減します。.
GTC 2026では、aiDAPTIVを用いてどのようなことが実証されましたか？
ファイソン 24 GB GPU を搭載したラップトップ上でローカルに実行される 120B パラメータ モデルを実証しました。システムは、毎秒約 15 トークンを達成しました。 aiDAPTIVの メモリ階層化と 教育省 オフロードにより、大規模モデルが 操作する 実用的なハードウェアについて。.
aiDAPTIVは、OEMメーカーやエンタープライズシステム構築企業にとってどのようなメリットをもたらすのでしょうか？
aiDAPTIV これにより、OEMは高価なGPUメモリを過剰に搭載することなく、AI対応システムを設計できるようになります。拡張性、低遅延、AI対応のアーキテクチャをサポートすることで、コスト効率の高いデバイスでエンタープライズグレードのエージェント型AIパフォーマンスを実現することが可能です。.
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