「信長の野望 Online」専用の質問AI（RAG）を 自宅PCで運用する場合、GPUが必要かどうかは運用方法による。以下に、GPUの必要性を整理するよ。
1. GPUが必要なケース
以下のケースでは、GPUがあったほうが圧倒的に高速になる。
① ローカルでLLM（大規模言語モデル）を動かす場合
- Mistral 7B, Llama 3, Falcon などのLLMをローカル実行
- 推論速度を上げたい
- 自宅で完全オフラインAIを作りたい
✅ GPUの必要性：高い（必須）
✅ おすすめのGPU：
| GPU | VRAM | LLM推論 |
|---|---|---|
| RTX 3060 | 12GB | 小規模モデル（Mistral 7B）が動く |
| RTX 4070 | 12GB | Llama 3 8B が動く |
| RTX 4090 | 24GB | Llama 3 13B も快適 |
| A100 / H100 | 40GB～ | 商用レベル |
➡ Llama 3（8B）なら12GBのVRAMで動くが、13B以上は24GB以上が必要！
② FAISSでベクトル検索を超高速化したい場合
- クエリ（質問）をベクトル化して検索する
- 大規模データ（数百万件）を扱う
✅ GPUの必要性：中程度（なくてもOK）
✅ 理由：
- CPUでもFAISSは動くが、GPUがあると50～100倍高速になる
- ただし、小規模ならCPUで十分
2. GPUが不要なケース
以下の運用なら、GPUなしのCPUのみで問題なし。
① クラウドAPI（GPT-4）を使う場合
- ローカルでLLMを動かさず、OpenAI APIを使う
- RAGの検索部分だけローカルで処理
✅ GPUの必要性：不要（全く不要）
✅ 理由：
- GPT-4, Claude, Mistral API ならサーバー側で処理
- クエリ処理だけなら、低スペックPCでも可能
② 小規模なベクトル検索（FAISS, Elasticsearch）
- 検索データが数千件～数万件程度
- CPUで十分処理可能
- 応答速度が1秒程度でもOK
✅ GPUの必要性：不要（CPUで十分）
✅ 理由：
- FAISSはCPU版でも十分速い
- 小規模データなら、レスポンス速度は1秒以下になる
3. おすすめのPCスペック（運用方式別）
| 運用方式 | CPU | メモリ | GPU | ストレージ |
|---|---|---|---|---|
| クラウドAPI（GPT-4） | Ryzen 5 / i5 | 8GB | なし | SSD 256GB |
| ローカルRAG（FAISS + CPU） | Ryzen 7 / i7 | 16GB | なし | SSD 512GB |
| ローカルRAG（FAISS + GPU） | Ryzen 9 / i9 | 32GB | RTX 3060以上 | SSD 1TB |
| 完全ローカルLLM（Llama 3, Mistral） | Threadripper | 64GB | RTX 4090 | NVMe 2TB |
4. 結論（GPUは必要？）
| 運用方法 | GPUの必要性 | コメント |
|---|---|---|
| クラウドAPI（GPT-4）を使う | ❌ 不要 | APIだけなら低スペックPCでOK |
| ローカルRAG（FAISS + CPU） | ❌ 不要 | 小規模データならCPUで十分 |
| ローカルRAG（FAISS + GPU） | ✅ あれば高速 | 速度を求めるならRTX 3060以上 |
| 完全ローカルLLM（Llama 3） | ✅ 必須 | RTX 4090クラスが必要 |
5. どの運用を選ぶ？
✅ GPUなしで安く運用したいなら
➡ クラウドAPI（GPT-4）+ FAISS（CPU）
✅ オフラインAIを作りたいなら
➡ RTX 4090 or A100 でローカルLLM運用
✅ 低コストで高速化したいなら
➡ RTX 3060（FAISSをGPUで最適化）
→ どの運用で進める？
