Gemma 4 ハードウェア要件
Gemma 4 の最大の強みの一つは、スマートフォンで動作する超小型の E2B から、ハイエンド GPU が必要なフラッグシップの 31B まで、幅広いモデルサイズを提供していることです。このガイドでは、各バリエーションの正確なハードウェア要件を詳しく解説し、環境に適したモデルを選べるようにします。
ハードウェア要件は、モデルバリエーション、量子化レベル、コンテキスト長という 3 つの要因によって決まります。量子化レベルを下げたり、コンテキストを短くしたりすると、要件が大幅に軽減され、Gemma 4 を幅広いハードウェアで利用できるようになります。
クイックリファレンス：最小要件
| モデル | パラメータ | VRAM（FP16） | VRAM（INT8） | VRAM（INT4） | ディスク容量 |
|---|---|---|---|---|---|
| E2B | 2B | 4 GB | 2.5 GB | 1.5 GB | ~1.5–4 GB |
| E4B | 4B | 8 GB | 5 GB | 3 GB | ~3–8 GB |
| 26B MoE | 26B | 52 GB | 28 GB | 16 GB | ~15–52 GB |
| 31B Dense | 31B | 62 GB | 33 GB | 18 GB | ~18–62 GB |
モデル別の詳細要件
Gemma 4 E2B — エッジ＆モバイル
1.5〜4 GB
最低 4 GB のシステム RAM
約 1.5 GB（量子化）／約 4 GB（FP16）
専用 GPU は不要。CPU、モバイル NPU、内蔵 GPU で動作します。
Devices: スマートフォン（iOS/Android）、Raspberry Pi 5、タブレット、エッジ機器
E2B モデルはリソースが制約された環境向けに特別に設計されています。モバイル NPU や CPU のみの構成でも効率的に動作します。プライバシーとレイテンシが優先されるオンデバイス推論に最適です。
Gemma 4 E4B — ノートPC＆デスクトップ
3〜8 GB
最低 8 GB のシステム RAM
約 3 GB（量子化）／約 8 GB（FP16）
4GB 以上の VRAM を持つ任意の GPU、または十分な RAM がある CPU のみ
Devices: ノートパソコン、デスクトップ、Apple Silicon 搭載 Mac（M1 以降）、ローエンドクラウドインスタンス
個人用途の多くに最適なバランス。8GB のユニファイドメモリを持つ MacBook Air M1 でも快適に動作します。Windows/Linux では RTX 3060（12GB）が難なく処理できます。CPU 推論も可能ですが遅くなります。
Gemma 4 26B A4B（MoE） — デスクトップ GPU
16〜52 GB
32 GB のシステム RAM を推奨
約 15 GB（量子化）／約 52 GB（FP16）
RTX 4090（24GB）、RTX A5000、A100（40/80GB）、または Apple M2 Ultra 以降
Devices: ハイエンドデスクトップ、ワークステーション、クラウド GPU インスタンス（A100、L4、H100）
合計 26B パラメータですが、MoE アーキテクチャにより推論ごとに 4B パラメータのみが活性化されます。INT4 量子化で VRAM 使用量が約 16GB となり、RTX 4090 でも実行可能になります。FP16 では 48GB 以上の VRAM またはマルチ GPU 構成が必要です。
Gemma 4 31B Dense — ワークステーション＆サーバー
18〜62 GB
64 GB のシステム RAM を推奨
約 18 GB（量子化）／約 62 GB（FP16）
RTX 4090（INT4 用 24GB）、A100（40/80GB）、H100、または Apple M2 Ultra 以降
Devices: ワークステーション、サーバー、クラウド GPU インスタンス、マルチ GPU 構成
フラッグシップモデルはフル精度では本格的なハードウェアが必要ですが、INT4 量子化なら単一の RTX 4090 でも実行可能です。大規模な本番サービングでは A100 または H100 GPU を推奨します。64GB 以上のユニファイドメモリを持つ Apple Silicon 搭載 Mac では MLX 経由で実行できます。
推奨 GPU
Gemma 4 にはどの GPU を選べばよいか？
NVIDIA RTX 4060（8GB）
E2B、E4BGemma 4 のエントリーレベル。E4B を INT4 で快適に処理できます。
NVIDIA RTX 4070 Ti Super（16GB）
E2B、E4B、26B（INT4）26B MoE モデルを INT4 量子化で実行できます。
NVIDIA RTX 4090（24GB）
すべてのモデル（量子化）最適な選択肢。すべてのモデルを INT4 で、26B を INT8 で実行できます。
NVIDIA A100（40/80GB）
すべてのモデル（すべての精度）プロフェッショナル/クラウド GPU。80GB モデルでは全モデルを FP16 で実行可能です。
Apple M3 Max（36/48GB）
E2B、E4B、26B（INT4/INT8）ユニファイドメモリ。MLX フレームワークとの相性が良好です。
Apple M2/M3 Ultra（64〜192GB）
すべてのモデル（すべての精度）大容量のユニファイドメモリは 31B を FP16 でも処理できます。
コンテキスト長がメモリに与える影響
長いコンテキストウィンドウは、モデル重みに加えて追加のメモリを必要とします。KV キャッシュはコンテキスト長に比例して増加します：
| Context | E4B | 26B MoE | 31B Dense |
|---|---|---|---|
| 8K | +0.2 GB | +0.5 GB | +0.6 GB |
| 32K | +0.8 GB | +2.0 GB | +2.4 GB |
| 128K | +3.2 GB | +8.0 GB | +9.6 GB |
| 256K | N/A | +16 GB | +19.2 GB |
これらはベースモデルに加えて必要な追加 VRAM の概算値です。実際の使用量はバッチサイズと実装によって異なります。
ハードウェアに関するよくある質問
GPU なしで Gemma 4 を実行できますか？
はい。すべての Gemma 4 バリエーションは Ollama または llama.cpp 経由で CPU 推論をサポートしています。E2B と E4B は現代的な CPU で妥当な速度で動作します。より大きなモデルは遅くなりますが動作します。十分なシステム RAM（モデルファイルサイズの約 2 倍）があることを確認してください。
Gemma 4 にはどれくらいの VRAM が必要ですか？
INT4 量子化の場合：E2B は約 1.5GB、E4B は約 3GB、26B MoE は約 16GB、31B Dense は約 18GB。FP16（フル精度）の場合：E2B は約 4GB、E4B は約 8GB、26B は約 52GB、31B は約 62GB。ほとんどのユーザーは INT4 または INT8 量子化を使用するべきです。
RTX 4090 で Gemma 4 31B を実行できますか？
はい、INT4 量子化（約 18GB VRAM）で実行できます。RTX 4090 の 24GB で十分です。より高い精度では VRAM がさらに必要です。A100 80GB やマルチ GPU 構成を検討してください。
Apple Silicon 搭載 Mac はどうですか？
ユニファイドメモリを持つ Apple Silicon 搭載 Mac は Gemma 4 に最適です。16GB の M1/M2 は E4B を快適に実行します。M3 Max（36〜48GB）は 26B MoE を処理できます。M2/M3 Ultra（64GB 以上）は 31B モデルを実行できます。最高性能のため MLX または Ollama を使用してください。
量子化は品質に影響しますか？
INT8 量子化は通常、品質の 98〜99% を維持します。INT4 は 93〜95% を維持します。ほとんどの実用的なユースケースでは INT4 で十分です。正確な再現性を必要とする研究や評価タスクだけが FP16 の恩恵を受けます。
Gemma 4 を複数の GPU に分割できますか？
はい。vLLM、llama.cpp、その他のフレームワークは複数 GPU にまたがるテンソル並列をサポートしています。これにより、2 枚の RTX 4090（合計 48GB）や同様の構成で 31B モデルをより高い精度で実行できます。
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