Llama.cpp GPUとは
Llama.cpp GPUとは、世界で最も普及しているオープンソースLLM推論ライブラリLlama.cppをGPUで高速化するモード
読み: ラマシーピーピージーピーユー
世界で最も普及しているオープンソースLLM推論ライブラリLlama.cppをGPUで高速化するモード。n_gpu_layersでVRAMに載せるレイヤー数を調整し、GPUとCPUのハイブリッド運用が可能。CUDA、Metal、Vulkan、SYCL対応。
かんたんに言うと
世界中の開発者が使っているAI実行エンジンの「ターボモード」。手持ちのグラフィックボードのパワーを使って、AIの回答速度を数倍から数十倍に引き上げる。
n_gpu_layersによるハイブリッド運用
モデルの重みを何レイヤー分GPUに載せるかを自由に調整できる。VRAMが足りなければ半分をGPU、残りをメインメモリ（CPU）で処理するハイブリッド運用が可能。
独自のGGUF形式で4ビットや3ビットに圧縮し、本来は載らないような安価なGPUでも動作させる。TurboQuantやRotorQuantの最新圧縮技術もGGUF形式へ取り込まれている。
マルチバックエンドとFastFlowLMとの使い分け
CUDA（NVIDIA）、Metal（Apple Silicon）、Vulkan（AMD/Intel）、SYCL（Intel Arc）と主要ハードウェア全てに対応。新しいモデルが発表されると数時間以内にLlama.cppで動かせるようになる対応速度も強み。
FastFlowLMがNPU特化で省電力を追求するのに対し、Llama.cpp GPUはGPUパワーを全開にして最大速度を出す。OllamaやLM Studioの内部エンジンとしても採用されている。
当社の見解
当社はOpenAI APIを完全廃止し、EmbeddingもLLMも全てローカルで稼働させている（2026年4月時点）。これにより月額のAPI費用がゼロになっただけでなく、機密情報や顧客データを外部に送信せずにAI処理できるようになった。クライアントのログデータをマスキングなしでそのまま分析に回せるのは、ローカルLLMだからこそ実現できる。2026年4月にはOllama常駐実行（CPU 25%、GPU 30%を常時占有）を廃止し、FastEmbed（ONNX Runtime）による非常駐型推論に移行。処理が必要な瞬間だけプロセスを起動し、完了後に即座に終了する設計で、アイドル時のリソース消費をゼロにした。あえて一般的なデスクトップPC環境で複数のローカルLLMを実機検証した経験から言えることは、ベンチマークスコアと実務での使い勝手、そして常駐時のリソース消費は全て別の指標だということだ。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。