Hosthink がホストするOllama GPU サーバー
共有 SaaS 実行環境にプロンプトを送らず、プライベート GPU サーバー上の Ollama でローカル推論、社内アシスタント、モデルテストを実行できます。
Ollama GPU サーバーの設定手順
ページでの検討から稼働中の Hosthink サービスへ進む前に、製品フローを簡単に確認できます。
GPU の適合性を確認
モデル、メモリ、ワークロード特性に合う GPU サーバー系列から始めます。
スタックの要件を確認
Ollama、DeepSeek、プライベート LLM スタック、または幅広い AI GPU サーバー構成から選びます。
引き渡しを準備
Hosthink が設定手順を明確にし、サーバーを AI ワークフローに接続しやすくします。
利用増加に合わせて調整
モデル規模、同時実行数、ストレージ要件が変わったら、より大きな GPU・スタック構成に移行できます。
モデルに必要なGPUメモリ
VRAMはGPU上のメモリで、サーバーのRAMはCPU側のメモリです。Ollamaはモデル全体がVRAMに収まる場合にのみGPUだけで実行します。収まらない場合は一部がシステムRAMに読み込まれてCPUで処理され、速度が低下します。
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| モデルクラス | Ollamaの例（4ビット Q4_K_M ダウンロードサイズ） | 見込むべきVRAM |
|---|---|---|
| 7–8B | llama3.1:8b · 4.9 GB qwen3:8b · 5.2 GB | 8 GB+ |
| 12–14B | gemma3:12b · 8.2 GB qwen3:14b · 9.3 GB | 16 GB+ |
| 27–32B | gemma3:27b · 17 GB qwen3:32b · 20 GB | 24 GB（短いコンテキスト） · 32 GB+ |
| 70B | llama3.3:70b · 43 GB llama3.1:70b · 43 GB | 48 GB（短いコンテキスト） · 80 GB+ |
| 235B MoE | qwen3:235b · 142 GB | 160 GB+（マルチGPU） |
| 405B | llama3.1:405b · 243 GB | 256 GB+（マルチGPU） |
掲載中のGPUと適したモデルサイズ
このページの生成時にHosthinkの公開サーバーカタログから読み込んでおり、在庫は随時変わります。Starter・Pro・Advancedの価格は参考開始価格であり、特定のGPUを確保するものではありません。GPUモデル、VRAM、ロケーション、最終的な月額料金は、現在の在庫に基づいて見積もりで確定します。
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| GPU | VRAM | 目安のモデル（4ビット） | カタログ状況 | ロケーション |
|---|---|---|---|---|
| 1× NVIDIA RTX A4000 | 16 GB | 12–14B | 現在提供不可 | Amsterdam |
| 1× NVIDIA GeForce RTX 4090 | 24 GB | 27–32B（短いコンテキスト） | 在庫あり | Moscow |
| 1× NVIDIA GeForce RTX 3090 | 24 GB | 27–32B（短いコンテキスト） | 現在提供不可 | Paris, Amsterdam, Moscow |
| 1× NVIDIA RTX A5000 | 24 GB | 27–32B（短いコンテキスト） | 現在提供不可 | Paris, Amsterdam, Moscow |
| 1× NVIDIA GeForce RTX 5090 | 32 GB | 27–32B | 在庫あり | Moscow |
| 1× AMD Radeon AI PRO R9700 | 32 GB | 27–32B | 現在提供不可 | Amsterdam |
| 2× NVIDIA GeForce RTX 4090 | 2 × 24 GB = 48 GB | 70B（短いコンテキスト） | 在庫あり | Moscow |
| 2× AMD Radeon AI PRO R9700 | 2 × 32 GB = 64 GB | 70B（短いコンテキスト） | 現在提供不可 | Moscow |
| 2× NVIDIA GeForce RTX 5090 | 2 × 32 GB = 64 GB | 70B（短いコンテキスト） | 現在提供不可 | Paris, Amsterdam |
| 1× NVIDIA H100 80GB | 80 GB | 70B | 現在提供不可 | Ashburn, Chicago, Dallas +4 |
| 3× AMD Radeon AI PRO R9700 | 3 × 32 GB = 96 GB | 70B | 在庫あり | Moscow |
| 4× NVIDIA GeForce RTX 4090 | 4 × 24 GB = 96 GB | 70B | 在庫あり | Keflavik |
| 8× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition | 8 × 96 GB = 768 GB | 405B（マルチGPU） | 現在提供不可 | Tokyo, Amsterdam, Ashburn +8 |
カタログ表記でGPUメモリが明確でない、またはGPUがオプションである11件のGPU掲載は表示していません。これらのVRAMは見積もりで確定します。
GPUサーバー、価格、在庫を見る · 出典（2026-10-30確認）： Ollama context length, Ollama FAQ, Ollama hardware support, Ollama library.
Starter・Pro・Advanced プラン
GPU 在庫と最終構成はデプロイ前に確認. 管理範囲はデプロイ前に確定します.
対応する実際のワークフロー
AI、自動化、社内ツール、運用スタックでOllama GPU サーバーを使うチーム向けの、実践的なデプロイ例です。
社内コパイロット
プライベートチャットボット
RAG プロトタイプ
オフライン推論ラボ
機能
プライベート推論エンドポイント
GPU アクセラレーション
モデルライブラリのワークフロー
SSH アクセス
専用ハードウェアの選択肢
他テナントとの実行環境共有なし
本番運用の基盤
NVIDIA GPU オプション
専用 CPU・RAM
NVMe SSD ストレージ
Ubuntu 対応のデプロイ
プライベートネットワーク利用可能
GPU 在庫と最終構成はデプロイ前に確認
管理範囲はデプロイ前に確定します
GPU は AI ワークロードの形を変える
CPU のみの推論は小さなモデルやバックグラウンド処理には使えますが、対話型アシスタント、検索ワークフロー、大きなローカルモデルには、実用的な操作感のために並列アクセラレーションが必要です。
応答遅延を短縮
生成の各段階が重要なチャット、コード、エージェントのループで、GPU が待ち時間を減らします。
大きなモデルへの余裕
VRAM は、量子化モデルやフルサイズモデルを実用的なコンテキスト長でどれだけ快適に実行できるかを左右します。
より多くの同時実行
複数ユーザーに提供するチームには、単一ワークステーションのような処理ではなく、予測可能なスループットが必要です。
プライベートデプロイの制御
外部 AI プラットフォームに依存せず、モデル、実行環境、ネットワーク公開範囲、更新頻度を自分で選べます。
見出しではなくモデルに合わせてサーバーを選定
小型ローカルモデル
本番推論
高度な AI スタック
GPU インフラとホスト型 AI ツールを組み合わせる
プライベート AI サーバーが推論を担当し、ホスト型アプリがユーザー画面、ワークフロービルダー、社内データ層を周囲に提供できます。
主なご質問
モデルのデータは非公開ですか？
GPU の容量を選べますか？
OllamaのモデルにはどれくらいのVRAMが必要ですか？
すべての AI 処理に GPU が必要ですか？
サーバー構成を提案できますか？
パブリッククラウド GPU と同じですか？
サーバーのRAMとGPUのVRAMは同じですか？
参考価格で特定のGPUが確保されますか？
Hosthink でOllama GPU サーバーをデプロイ
Hosthink のデザイン、請求、サポートフローを維持しながら、インフラスタックに AI とアプリのワークロードを追加できます。