【2025年版】LLM対応おすすめGPUサーバとは？今選ぶべき構成と注目ポイント

最近、ChatGPTのような**大規模言語モデル（LLM）**を自社環境で活用したいという声が増えています。社内ナレッジを使ったチャットボット、カスタマー対応、文書要約や分類など、生成AIの用途は広がるばかりです。

ただ、LLMを動かすには高い演算性能を持つGPUサーバが不可欠。この記事では、いま注目のローカルLLMトレンドと、現場で実際に導入されているGPUサーバの構成を解説します。

---

ローカルLLMの流行背景とGPU需要

2024年以降、MetaのLLaMAシリーズやMistral、Gemmaなど、商用利用可能な軽量LLMのリリースが加速しました。中でも「社内に閉じた環境でAIを活用したい」という要望により、ローカルLLM構築が注目されています。

ポイントは次の通り：

• セキュリティ：クラウドを介さず社内データのみで完結
• 低遅延：通信を介さないため応答が速い
• 柔軟性：カスタマイズやプラグイン統合が容易

ただし、これを実現するにはある程度のGPUスペックが必要です。

LLM用途に求められるGPUスペック

たとえばLLaMA 3の8BモデルをINT4で推論するには、最低でも24GB以上のVRAMを持つGPUが1枚は必要です。モデルの規模や同時利用ユーザー数によって、以下のようなGPU構成が選ばれます。

用途	推奨GPU例	備考
軽量LLM（INT4）推論	RTX 5000 Ada / L40S	単体でもOK
マルチユーザー / 高速応答	L40S ×2～4枚	並列処理に対応
トレーニング or 大規模推論	H100 / H200	高額・高電力

【特価あり】おすすめGPUサーバ紹介

◎ xFusion 2288HV6（在庫限り）

現在、当店にて在庫1台限定でご案内可能なモデルです。

• 2Uサイズの省スペース設計
• 最大2枚のフルレングスGPUに対応
• vLLM、llama.cppなど軽量LLMの実行にも最適

スペックや価格はお問い合わせください。カスタム構成も対応可能です。

メーカー別・GPUサーバの魅力

各サーバベンダーでは、エンタープライズ分野に強い信頼性と、優れた拡張性を持つサーバ製品を展開しており、GPU用途に最適化された設計を各モデルに採用しています。

代表的なラインナップ：

• G5500シリーズ：8枚GPU対応の高性能モデル（H100/H200も可）
• 2288HV6：汎用性の高い2Uサーバ（推論用に最適）

▶ 製品一覧はこちら：
xFusion GPUサーバ一覧ページ

---

• AS-4125GS-TNRT：AMD EPYC搭載のハイスペックAIサーバ（最大GPU8基搭載可能）
• SYS-551A-T：タワー型のワークステーション。Xeon Wシリーズ搭載可能。

---

▶ 製品一覧はこちら：
SUPERMCIROサーバ一覧ページ

まとめ：GPUサーバ選定は「用途ベース」で考える

生成AIの普及により、GPUサーバは「研究者や開発者だけのもの」ではなくなりました。社内ナレッジ活用、RPA連携、FAQ自動化などあらゆる業務がAIとつながる時代です。

その第一歩として、用途に応じたGPUサーバの選定は重要です。

✔ 初めての導入で不安な方
✔ GPUの型番に詳しくない方
✔ 過剰投資せず、実用的な環境から始めたい方

そんな方は、ぜひお気軽にご相談ください。用途・ご予算・納期に応じたご提案をいたします。

---

▼関連リンク

• xfusion製GPUサーバ製品一覧はこちら
• 【用途別で考える】ローカルLLMサーバのGPU選定ガイド
• AI開発界隈で話題の「DGX Spark」とは？──省スペースで本格LLMが動かせる新型ワークステーション