必要なメモリはどのくらいですか？

48GB改造はソフトウェア設定ではなく、カードのGDDR6Xチップを交換する物理作業です。成功するとドライバーがメモリ容量を`49152MiB`と報告し、PyTorchなどのフレームワークも同じサイズを認識します。カーネルモジュールで演算率を開くアンロックとは全く別の作業です。

選ばないほうがよいのはどのような場合ですか？

改造の利点は一つです。24GBに収まらなかったモデルを1枚に載せられます。24GBを2枚でテンソル並列にする方法と違い、カード間通信が不要で、分割による同期コストもありません。代わりに電力と発熱は1枚に集中します。

実行プログラムと拡張機能

RTX 3090 48GB改造：受け取る前に確認すること

改造で増えるのは容量で、936GB/sの帯域幅とデコード速度はそのままです。

48GB改造はメモリチップを実際に交換する作業で、ドライバーが49152MiBと報告するかが最初の関門です。起動と画面出力ができても、大容量の割り当てや長時間負荷で失敗することがあるため、受け取る前に決められた検査を実行し、レポートを残す必要があります。帯域幅は24GBモデルと同じでトークン¹生成は速くなりませんが、大きなモデルを1枚に載せられる点が利点です。

実行条件と要点

改造カードは通常のGPUではありません。起動と画面出力だけでは合格を判断できません。
検査項目は49152MiBの報告、演算能力8.6、92〜95%のメモリ割り当て、ドライバー・PCIe・Xidログです。
帯域幅は936GB/sのままでデコードは速くならず、利点は大きなモデルを常駐させられる容量です。

48GB改造はメモリチップの交換作業です

48GB改造はソフトウェア設定ではなく、カードのGDDR6Xチップを交換する物理作業です。成功するとドライバーがメモリ容量を49152MiBと報告し、PyTorch²などのフレームワークも同じサイズを認識します。カーネルモジュールで演算率を開くアンロックとは全く別の作業です。

メモリ帯域幅³は24GBモデルと同じ936GB/sです。1トークンずつ生成する速度はこの帯域幅が決めるため、改造でデコード⁴が速くなることはありません。増えるのは1枚に常駐させられるモデルの大きさです。

ファン二つのグラフィックスカードとファン三つのカードがそれぞれ緑の箱の上に置かれ、矢印が下を指す等角投影図 — 改造カードは箱とカードの一致ではなく、実際のメモリ報告と割り当てで判断します。

起動成功は合格の証拠ではありません

改造カードは起動して画面が出ても、受け取りの段階で落ちることがあります。検証ツールを作った側は、失敗の型としてドライバーが誤ったメモリサイズを報告する、CUDA⁵が想定より少ないVRAM⁶しか見ない、大容量割り当てでクラッシュする、OSログにNVIDIA・WHEA・Xid・PCIeエラーが残る場合を挙げています。

そのため検査は短い確認と長いストレス試験の2段階で回します。短い検査で基本状態を見て、ストレス試験で大容量割り当てを長時間維持し、再起動してもう一度確認する順序です。

受け取り前の検査項目

ツールは、GPU⁷名に3090が含まれるか、VRAMが約49152MiBと報告されるか、PyTorch CUDAが同じサイズを見るか、演算能力が3090相当の8.6か、既定設定で目標メモリの92%まで書き込めるかを確認します。PCIeリンク、VBIOS、ドライバー、電力、温度、使用率も記録します。

OSログの確認も項目です。LinuxではNVIDIA・Xid・PCIeのカーネルエラーを、WindowsではNVIDIA・Display・WHEA・PCIeのシステムイベントを確認します。ログを読む権限がなく確認できなかった項目は通過扱いにせず、人による再確認に回します。

3090 48GBの受け取り検査基準
検査項目	基準
GPU名	`3090`を含む
VRAM	約49152MiB
演算能力	8.6
メモリ書き込み	既定92%、ストレス95%
OSログ	NVIDIA・Xid・WHEA・PCIeエラーなし

検査の実行と判定

作業場では短い検査を先に実行し、受け取り用にはストレスを長めに取ります。ツールは--stress-seconds 1800 --vram-fraction 0.95のように時間と割り当て比率を指定でき、--expected-memory-mib 49152 --memory-tolerance-mib 1024で期待容量と許容誤差を変更できます。レポートはreports/にMarkdownとJSONで残ります。

判定は三つです。失敗も警告もなければACCEPT、強い失敗はないが人が確認すべき項目があればREVIEW、必須検査が一つでも失敗すればREJECTです。REJECTは受け取らず、REVIEWはPCIe警告・温度・権限の問題を確認してから決めます。

受け取り検査の実行

chmod +x install.sh gpu-validator.sh
./install.sh
./gpu-validator.sh --quick
./gpu-validator.sh --stress-seconds 1800 --vram-fraction 0.95
# 재부팅 후 같은 카드에서 다시 확인
./gpu-validator.sh --quick

検査はカードを変更しません。レポートを保存し、販売者にも同じレポートを求めてください。

グラフィックスカード本体と、ファン・電源コネクター・PCIe接点を拡大して示した図 — 接点と電源部の状態を目で確認し、同じ情報をログでも確認します。

容量は増え、速度はそのままです

改造の利点は一つです。24GBに収まらなかったモデルを1枚に載せられます。24GBを2枚でテンソル並列⁸にする方法と違い、カード間通信が不要で、分割による同期コストもありません。代わりに電力と発熱は1枚に集中します。

速度を期待すると裏切られます。当サイトで公開した3090の測定でも、デコードは350Wで68.9 tok/s、250Wで51.0 tok/sと電力上限に従い、メモリ容量が速度を変えることはありませんでした。改造カードも同じ帯域幅の上にあります。

改造カードに残るリスク

改造カードはメーカー保証の対象外です。ドライバーやカーネルを更新した後にメモリ報告が変わる例もあり、その場合は同じ検査をやり直す必要があります。販売者の保証文言が「正常動作」ではなく「49152MiBの報告とストレス通過」のように検査結果を示しているか確認してください。

中古で売るときも同じレポートが必要です。検査記録を残せば、引き取り手と販売者の双方が同じ条件を確認できます。売る前にも同じ検査を回しておけば、条件をそのまま示せます。

側面パネルを開けたデスクトップと消えたモニター、机の上のノートとペン立て、窓辺の鉢植え — 検査に合格したカードでも、再起動後にもう一度確認すると安心です。

用語の注釈

トークン — モデルが入力や出力を分けて処理する単位です。
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PyTorch — AIモデルを作成・実行するソフトウェアフレームワークです。モデルと合わせて、対応するPyTorchの版やハードウェアも確認します。
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メモリ帯域幅 — メモリとプロセッサー間で単位時間に転送できるデータ量です。通常はバイト毎秒（B/s）で表します。
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トークンのデコード — 入力とそれまでの回答をもとに、次の出力トークンを順に生成する段階です。
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CUDA — NVIDIA GPUで汎用計算を行うソフトウェア基盤です。
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VRAM — グラフィックカードのGPUが使うメモリです。モデルの重みや計算途中の値を保存します。
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GPU — 多くの計算を並列に処理するプロセッサーです。AIモデルの実行ではモデル計算を担います。
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テンソル並列 — モデルの層内の行列や演算を複数の装置に分割して計算する方式です。部分結果をまとめるために装置間通信が必要です。
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よくある質問

この記事で最初に確認すべきことは何ですか？: 48GB改造はメモリチップを実際に交換する作業で、ドライバーが49152MiBと報告するかが最初の関門です。起動と画面出力ができても、大容量の割り当てや長時間負荷で失敗することがあるため、受け取る前に決められた検査を実行し、レポートを残す必要があります。帯域幅は24GBモデルと同じでトークン生成は速くなりませんが、大きなモデルを1枚に載せられる点が利点です。
必要なメモリはどのくらいですか？: 48GB改造はソフトウェア設定ではなく、カードのGDDR6Xチップを交換する物理作業です。成功するとドライバーがメモリ容量を`49152MiB`と報告し、PyTorchなどのフレームワークも同じサイズを認識します。カーネルモジュールで演算率を開くアンロックとは全く別の作業です。
選ばないほうがよいのはどのような場合ですか？: 改造の利点は一つです。24GBに収まらなかったモデルを1枚に載せられます。24GBを2枚でテンソル並列にする方法と違い、カード間通信が不要で、分割による同期コストもありません。代わりに電力と発熱は1枚に集中します。