CPUのスレッド数を制限しても速度が変わらない？ローカルLLMのボトルネックの正体

自分のPCでAIを動かす際、CPUの性能は重要です。しかし、「コア数やスレッド数が多ければ多いほど、生成速度は速くなる」という常識が、必ずしも当てはまらないケースがあることが分かりました。 今回は、このアカウントで実際に検証した「CPUのスレッド制限と生成速度の関係」について詳しく解説します。

実験の結果：スレッド数を削っても速度は変わらない

このアカウントでは、ローカル環境でAIモデルを動かす際に「CPUのスレッド数（同時に処理を行う計算の通り道のようなもの）」を制限した際の影響を実測しました。

結論から申し上げますと、スレッド数を大幅に減らしても、生成速度はほぼ同じという結果が得られました。具体的にどの程度の差があったのか、以下の実測データを見てみましょう。

• gemma4:12b モデルの場合： ・CPU 8コア使用時：4.6トークン/秒（待ち時間が気になる速度） ・CPU 4スレッド制限時：4.6トークン/秒（待ち時間が気になる速度）
• qwen3.5:9b モデルの場合： ・CPU 8コア使用時：11.2トークン/秒（少し待つが使える速度） ・CPU 4スレッド制限時：11.0トークン/秒（少し待つが使える速度）

なぜ計算能力をフルに使わないのか

「高性能なCPUなら、より多くのスレッドを使って高速に処理するはずだ」と考えるのは自然なことです。しかし、現在のAI（大規模言語モデル）の動作には、別の要因が強く影響していると考えられます。

公式の情報や技術的な背景では、文章を生成する処理は「計算の速さ」そのものよりも、「メモリからデータを読み出す速さ」に左右されやすいとされています。

AIモデルを動かす際は、膨大な量のデータ（パラメータ）をメモリから次々と取り出して計算する必要があります。この「データの移動」が全体の動きを決定するボトルネック（処理の滞り）になっているため、CPUの計算能力だけを底上げしても、それ以上のスピードは出にくいという仕組みです。

• 計算性能よりもメモリ帯域（データをやり取りする道幅）が重要になる
• そのため、あえてスレッド数を制限しても、パフォーマンスへの影響は最小限で済む可能性がある
• CPUのコア数に過度な期待をせず、メモリ環境も意識することが大切

このサイトの実測データ

まとめ：ローカルAIを動かす際の視点

今回の実験から分かったのは、自分のPCでAIを快適に動かすためには、CPUのスレッド数だけを追い求めるのではなく、データの流れ全体を意識することが重要だということです。

もし「自分のPCだと生成速度が遅いな」と感じる場合、CPUのコア数が足りないことよりも、メモリからのデータ転送速度が原因である可能性も考慮に入れると良いでしょう。

ローカルAIの世界では、こうしたハードウェアの特性を一つひとつ実測しながら理解していくことが、最適な環境構築への近道となります。

• スレッド数に依存しすぎない挙動があることを知る
• メモリ周りの性能も合わせて確認する
• 自分の環境で「どのモデルがどの程度の速度で出るか」を実測する

よくある質問

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