RX 580からRTX 5060 Ti 16GB×2へ【ローカルAI用GPU環境の導入記録】

はじめに

こんにちは、kanatoです。

以前、メインPCの構成を紹介した記事では、グラフィックボードにRadeon RX 580を使っていました。その後、ローカルで画像生成やLLM、AIエージェントを試す環境を作りたくなり、2026年7月に新しいGPUを購入しました。

購入したのはPalitのGeForce RTX 5060 Ti 16GBを2枚です。2026年9月26日にPC上で確認すると、NVIDIAのGPUが2基認識されていました。今回は、何を購入し、どこまで動作を確かめたのかを紹介します。

1．先に結論

今回の更新で確認できたことは、次の3点です。

• 2026年7月に、Palit GeForce RTX 5060 Ti Infinity 3 16GBを2枚と、玄人志向の1200W電源を購入した。
• GPUは1枚96,800円、2枚で193,600円。電源は16,582円で、合計210,182円だった。いずれも2026年7月の購入時に記録された表示額で、GPU2枚と電源の購入額を足した合計である。
• 2026年9月26日のnvidia-smiでは、RTX 5060 Tiが2基表示された。ただし、認識できたことと、使いたいアプリが2基を活用することは別に確かめる必要がある。

GPUを2枚搭載した場合にメモリをどう使えるかは、5節で説明します。

2．RX 580から更新した背景

2019年に公開したメインPCの記事では、グラフィックボードにASUS ROG-STRIX-RX580-O8G-GAMING（Radeon RX 580）を使っていました。当時の記事は、組んだPCの構成を修理時の記録として紹介しています。古い構成を振り返りたい方は、当時のPC紹介記事もどうぞ。

今回GPUを更新した目的は、クラウド上のサービスに加えて、自分のPCでも画像生成やLLM、AIエージェントを試す環境を作ることです。

今回は性能比較は行わず、購入した部品と導入後にGPUが2基認識されたことを記録します。

3．購入したGPUと電源・2026年7月の購入額

購入記録で確認した品名と金額をまとめました。価格は注文画面に表示された2026年7月の私の購入額です。

GPUと電源の購入額を足すと210,182円です。

NVIDIAのRTX 5060ファミリー仕様では、RTX 5060 Tiには16GB版と8GB版があり、メモリはGDDR7です。同じ「RTX 5060 Ti」でもメモリ容量が異なるので、ローカルAI用途で製品を探すときは容量まで見た方がよさそうですね。今回の購入記録では、製品名と箱に16GBの表記があります。

私が買ったカードの型番はNE7506T019T1-GB2061Sです。メーカー名、GPU名、メモリ容量をまとめて残しておくと、後でドライバー表示や販売ページと見比べるときに混乱しにくくなります。

電源も、GPUと同じ時期に購入した玄人志向の製品です。1200Wは電源ユニットの定格容量です。PC全体の消費電力や必要容量は、GPU以外の部品と使い方も合わせて考えます。

4．2基の認識をnvidia-smiで確認

2026年9月26日にPCでnvidia-smiを実行し、GPU名、メモリ表示、ドライバーの版を確認しました。表示された値は次のとおりです。

確認に使ったコマンドはnvidia-smi --query-gpu=name,memory.total,driver_version --format=csv,noheaderです。GPUごとに1行ずつ結果が出るため、1枚しか表示されていないのか、2枚とも表示されているのかを見分けやすい形式にしました。ドライバーの版も同時に残しておけば、後日アプリの挙動が変わったときに比較の手がかりになります。

2行に分かれて同じGPU名が出ているので、この時点でPCがRTX 5060 Tiを2基認識していることが分かります。16311 MiBはコマンドに表示された値です。製品の「16GB」表記と16311 MiBは表示単位が異なるため、ここではコマンド値をそのまま載せています。

ケース内写真には2枚のカードが並ぶ様子が写っています。nvidia-smiの一覧と合わせると、カードの外観とOSからの認識を分けて確認できます。

5．2枚のVRAMの考え方

今回のカードはそれぞれ16GB版です。2基のVRAMを合計して「32GBのGPUが1基ある」と、すべてのアプリが自動で扱うわけではありません。NVIDIAのCUDAプログラミングガイドでは、複数GPUを使うアプリがGPUごとのコンテキストを管理し、データを分配して処理結果をまとめると説明しています。つまり、複数GPUの使い方はアプリ側の実装によります。

OllamaのGPUドキュメントでは、複数のNVIDIA GPUがある場合に利用対象を絞る方法としてCUDA_VISIBLE_DEVICESを案内しています。また、2025年9月のモデルスケジューリングに関する説明では、新エンジンがモデル実行前に必要なメモリ量を計測し、同エンジンに対応するモデルを複数GPU上でより効率的にスケジュールすると説明されています。今回のPCでどのGPUが使われるかは、モデルごとに実行中の表示を確認して記録します。

実行結果を比べるときは、使ったモデル、アプリの版、設定、GPUごとのメモリ使用量をセットで記録します。カードの合計容量だけでなく、アプリが実際にどう使ったかを見れば、2枚構成でできることを具体的に判断できます。

6．これから試すこと

ここまでで、購入した部品とPCがGPUを2基認識したことを確認しました。次回はローカルLLMをブログ制作にどうつなぐかを扱い、その後にコンテキスト長や作業用ファイルを守る設定を別記事で紹介する予定です。

実測では、モデル名、アプリの版、設定、入力の長さ、GPUごとのメモリ使用量を記録します。条件と結果をそろえ、2枚構成でどのように使えるかを確かめます。

おわりに

ということで、今回はRX 580を使っていたPCに、2026年7月に購入したRTX 5060 Ti 16GBを2枚導入した話でした。2026年9月26日の確認では、2基ともPCから認識されています。

購入額はGPU2枚と電源で210,182円でした。私には大きな買い物でしたが、ローカルAIを自分のPCで試す土台ができました。これから、どのモデルがどう動くのかを条件とともに記録していきます。

それでは、良きホビーライフを！