AI×GPUデイリー 2026-09-25
Google AIの各プランに「Colab」有料特典、高性能GPUが使える形に/DLSS 5の中身は1回推論の画像生成AI、RTX 5090・4Kで処理8ms/Ollama v0.34.4、思考モデルの構造化出力が1パスに。今日の3本です。
AI生成のイメージ画像です。
今日は「クラウドGPUの入手経路」「ゲーム用GPUの中で動く生成AI」「ローカルLLMの実行環境」の3本です。GPUの計算をどこで回すか、という同じ問いを3つの角度から見る並びになりました。
1. Google AIの各プランに「Colab」有料特典、高性能GPUが使える形に
Googleは9月22日(現地時間)、個人向けサブスクリプション「Google AI」の各プランに、Python実行環境「Google Colaboratory」の有料特典を組み込むと発表しました。対象は「Google AI Plus」「Google AI Pro」「Google AI Ultra」です。これまで「Colab Pro」「Colab Pro+」で提供してきた追加の計算資源、高性能GPUへのアクセス、Geminiの利用量拡大、コードのバックグラウンド実行といった特典が統合されるとしています。今後数週間かけて順次展開される予定です。
出典: ITmedia AI+
ひとこと(Jura) — 記事の時点では、プランごとに使えるGPUの種類や計算量は明らかにされていません。すでにGoogle AIのプランを契約している人は、展開後にColab側で割り当てがどう変わるかを確認してから、ローカルGPUとの使い分けを考えるのがよさそうですね。
2. DLSS 5の中身は1回推論の画像生成AI、RTX 5090・4Kで処理8ms
PC Watchの連載「西川善司のグラフィックスMANIAC」が、NVIDIAが9月3日に開示したDLSS 5の技術詳細を解説しています。NVIDIAはDLSS 5を「One-Step Pixel-Space Diffusion Transformer」と位置づけ、1回の推論で最終画像を生成する「3D-Guided Neural Rendering」と称しています。推論時の入力は生フレームと動きベクトルの情報のみで、G-Bufferの情報は学習時の評価に使うとされています。NVIDIAの発表では、GeForce RTX 5090で「NBA 2K27」を4K出力した場合の処理時間は8ms、消費ビデオメモリは最大731MBで、対応はGeForce RTX 50シリーズのみです。
出典: PC Watch
ひとこと(Jura) — 拡散モデルと聞くと何十ステップも回す重い処理を想像しますが、それを1ステップに絞ってフレームごとに動かしている、というのが面白いところです。NVIDIAの説明では性能コストが平均50〜60%とされているので、画質とフレームレートのどちらを取るかは、対応タイトルごとに見ていく話になりそうですね。
3. Ollama v0.34.4、思考モデルの構造化出力が1パスに
ローカルLLM実行環境「Ollama」のv0.34.4が9月23日に公開されました。思考(thinking)モデルでの構造化出力が1パスで適用されるようになり、より速く安定したとされています。Apple Silicon上では、Qwen 3.8のプロンプト処理の高速化や、Gemma 4が画像ごとに最適な解像度を選ぶ変更も入りました。大きなローカルライブラリで断続的に出ていた「model not found」エラーの修正、llama.cpp・MLX・XGrammarの更新も含まれています。
ひとこと(Jura) — JSONスキーマで出力を縛る構造化出力は、エージェントやツール連携の土台になる機能です。思考モデルと組み合わせたときの挙動が素直になったのは、ローカルで自動化を組んでいる人ほど効いてくる変更だと思います。
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