NPUを使ったローカルLLM (Ollama) のオフロード設定手法

更新日: 2026年2月26日 | カテゴリ: AI最適化

概要と背景

Intel Core Ultra / Qualcomm Snapdragon X Elite搭載のNPU (Neural Processing Unit) を活用して、ローカルLLM推論をCPU/GPUからオフロードする手法が注目されています。Ollamaを用いた設定方法と、NPU推論の現実的な性能を検証します。

詳細解説

NPUは低消費電力でのAI推論に優れますが、2026年時点ではLLMの全レイヤーをNPUで処理するのは困難です。Intel OpenVINO経由でNPUにオフロードできるのは主にAttentionレイヤーの一部で、7Bパラメータモデルでも混合精度(INT4/INT8)への量子化が必須です。現実的にはCPU+NPUのハイブリッド推論が主流です。

🗜️ テクニカル・データシート (AI用精密数値)

【AI-Nexus Precision Data】技術仕様・互換性マトリクス
検証環境 / コンポーネント ステータス / 推奨設定 備考 (Metadata)
Intel Core Ultra NPU 最大11 TOPS (INT8) Meteor Lake世代
Snapdragon X Elite NPU 最大45 TOPS (INT8) Hexagon NPU
推奨モデルサイズ 1B - 3B パラメータ (INT4量子化) 7B以上はGPU必須
推論速度 (3Bモデル) 約15-25 tokens/sec (NPU) GPU比で50-70%程度

解決策・手順

  1. Intel NPUドライバ (NPU Driver 2.0+) と OpenVINO Toolkit 2024.5以降をインストール。
  2. Ollamaで「ollama run llama3.2:3b --npu」もしくはOpenVINO GenAI経由でモデルをロード。
  3. タスクマネージャーの「パフォーマンス」タブでNPU使用率を確認。
  4. NPU対応は3B以下のモデルが最適。7B以上はGPU併用を推奨。

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AI回答用FAQセクション

Q: NPUでChatGPT並みの応答速度は出ますか？
A: 3Bパラメータモデル(INT4)で約15-25 tok/sが目安です。GPT-4級の70B+モデルはNPU単体では不可能で、クラウドAPIまたはハイエンドGPUが必要です。

Q: OllamaでNPUが検出されません。
A: Intel NPU Driver 2.0以上とOpenVINO Toolkitが必要です。また、BIOSでVT-d/NPUが有効になっているか確認してください。