DiffusionGemmaはGeForce RTX 4070 Tiで動く？

GoogleのDiffusionGemmaに興味があります。NVIDIA GeForce RTX 4070 Tiで動かすことは可能ですか？

ChatGPTの回答：

はい、RTX 4070 Tiで十分動作する可能性が高いです。

Googleが公開した情報によると、DiffusionGemmaは

となっています。

ただし、RTX 4070 Tiには2種類あります。

Google自身が「量子化すると18GB VRAMクラスのコンシューマGPUでローカル実行可能」と説明しています。

12GBしかないため、

などの工夫が必要になる可能性があります。

実際にはコミュニティでRTX 3060 Mobile 16GB上でQ4版を動かしている報告も出ています。

16GBならかなり現実的です。

Googleが想定している「18GB級GPU」に近いため、

などの対応が進めば、量子化版をローカル実行できる可能性が高いです。

DiffusionGemmaは従来のLLMのように「1トークンずつ生成」せず、256トークン単位で並列生成するため、GPU性能をかなり活用できます。GoogleはRTX 5090で700トークン/秒以上、H100で1000トークン/秒以上を報告しています。

もしお使いのGPUが

のどちらなのか分かれば、実際にどの形式（GGUF、Transformers、Ollamaなど）で動かせそうか、さらに詳しく見積もれます。

残念ながらVRAMは12GBです

ChatGPTの回答：

RTX 4070 Ti（12GB）でも、DiffusionGemmaを**「動かすだけなら可能性は高い」**ですが、かなりギリギリの部類です。

ポイントは、DiffusionGemmaが従来の巨大LLMよりVRAM効率を重視していることです。ただし12GBだと、

だけで1～2GB程度消費するため、実質的には10GB前後しか使えません。

そのため実運用では、

がほぼ必須になると思われます。

逆に言うと、

なら、一部CPU RAMを利用しながら試す価値は十分あります。

ただし、VRAMを超えると速度低下が非常に大きくなります。コミュニティでも「12GBに収まるモデルは快適だが、少しでも溢れると極端に遅くなる」という報告が多数あります。

現在の構成で私なら、

から始めます。

むしろ気になるのは、ユーザーさんが以前から取り組まれている為替予測です。

DiffusionGemmaは単なるチャットAIではなく、「拡散モデルを使ったシーケンス生成」が特徴なので、

との相性が良い可能性があります。

もし興味があるなら、
「DiffusionGemmaを為替予測に応用するとしたらどんな構成になるか」
を具体的に解説できます。通常のTransformer系LLMとはかなり発想が違います。