Intel Arc B580でできたこと・できなかったこと〜Intel Arc B580ローカルLLM 第7話

2026年8月5日

以前から使っている NVIDIA GeForce RTX 3090 の隣に、12GB の GPUボード Intel Arc B580 を挿してから、ひと月ほど測り続けてきました。最初は速度がまるで出ず、その原因を探すところから始まりました。PCIe の表示に驚き、モデルの大きさや文脈の長さで速度がどう変わるかを追い、最後は外付けでも使えるのかを試した、という流れです。

本記事では、5回にわたって測ってきた内容を、できたこと・できなかったこと・その理由に分けて振り返ります。連載の最終回にあたります。

2026年7月時点の内容です。

使用した機器の概要

測定に使ったデスクトップPCは、下記のとおりです。このPCに Intel Arc B580 を追加しました。

CPU	Ryzen 9 3950X
マザーボード	X570
メモリー	64GB
GPU	RTX 3090、Intel Arc B580（今回追加）
OS	Ubuntu

玄人志向 Intel Arc B580 搭載 グラフィックボード GDDR6 12GB AR-B580D6-E12GB/DF

ファンが2つついた、とてもシンプルな見た目のGPUボードです。この1枚で、どこまでローカルLLM（LLM: 大規模言語モデル。文章を生成するAIの本体）を動かせるのかを追いかけました。

できたこと

ドライバを1世代上げたら3.3倍になった

最初に測ったときの decode 速度（文章を生成する速さ）は 28.52 tok/s で、手元の RTX 3060 の 90.6 tok/s に遠く及びませんでした。原因は Linux のグラフィックドライバ「Mesa」が1世代古かったことでした。更新後は 94.69 tok/s まで上がり、倍率にして 3.32倍です。設定は何も変えていません。

詳細は 第1話（Mesa更新で3.3倍になった話）に書きました。

12GBに収まるモデルなら、RTX 3060 より速い位置にいる

ドライバ更新後に測り直すと、同じモデルで RTX 3060（CUDA）の 90.6 tok/s に対し、B580 は 94.69 tok/s でした。小さいモデルでは prefill（プロンプトの読み込み）が 2380 tok/s まで出ており、待たされる感覚はほとんどありません。

モデル	サイズ	decode	prefill
phi4-mini	2.4GB	79.81 tok/s	2380 tok/s
nemotron-3-nano:4b	2.4GB	95.52 tok/s	1650.8 tok/s
qwen3:8b	4.5GB	60.08 tok/s	1192.9 tok/s
Ornith-1.0-9B	4.7GB	48.03 tok/s	1163.4 tok/s
gemma4-12b	6.9GB	29.95 tok/s	396.9 tok/s

この表の数字には条件があります。同じプロンプトを繰り返して測った値です。同じ問いを続けて投げると、読み込み済みの部分が再利用されるため、prefill は速く出ます。

毎回ちがう文章を読ませる使い方では、この速さは出ません。長い文書を要約させる、コードを読ませる、といった用途では入力を毎回読み直すことになり、最初の返事が来るまでの時間は表の値より伸びます。当窓の別の機体では、入力を3万トークン級にすると最初の一文字まで30秒を超える例が出ています（2026年8月時点・別記事で扱います）。

サイズ別の速度と消費電力は 第3話（12GBに収まるモデルの速度と消費電力）にまとめてあります。

CUDA がなくても動いた

Intel の GPU には CUDA（NVIDIA製GPU向けの高速計算基盤）がありません。今回は Vulkan という規格を通して動かしました。同じ RTX 3090 で比べると CUDA の 181.41 tok/s に対し Vulkan は 167.57 tok/s で、差は 7.6% にとどまります。Vulkan だから極端に遅い、ということはないようです。

「Gen1 x1」の表示は見かけだけだった

接続を確認するコマンドで PCIe 1.0 x1 と表示され、故障を疑いました。Intel の公式サポート文書には、Arc シリーズは標準ツールでは常にこの表示になると明記されています。実際には PCIe 4.0 x4 で動いており、転送速度の実測でも裏が取れました。

この件は 第2話（「Gen1 x1」でしかつながらない？）で詳しく追っています。

できなかったこと

長い文脈を持たせると急に遅くなる

モデル本体が 12GB に収まっていても、扱う文脈（会話や文書の長さ）を伸ばすと速度が落ちました。qwen3:14b では、文脈 2048 で 36.11 tok/s だったものが、32768 では 9.00 tok/s まで下がりました。文脈を保持する KVキャッシュ が VRAM に収まりきらず、CPU側へあふれたためです。

文脈長	qwen3:14b	gemma4-12b
2048	36.11 tok/s	30.54 tok/s
8192	28.64 tok/s	30.51 tok/s
16384	13.83 tok/s	30.50 tok/s
32768	9.00 tok/s	30.57 tok/s

同じ 12GB でも gemma4-12b はどの文脈長でも 30 tok/s 前後で一定でした。モデルによって KVキャッシュ の食い方が違う点が、この連載でいちばん意外だった箇所です。経緯は 第4話（12GBに収まったのに遅い）に残しました。

ただしこれは容量が足りないというより、KVキャッシュ の持ち方の問題にあたります。KVキャッシュ を圧縮して持つ設定や、モデル側の改良で改善する余地があると考えられます。今の時点で頭打ちと決まったわけではなさそうです。

12GBを超えるモデルは載せられない

VRAM 12GB という容量そのものは動かせません。30B級のモデルを載せようとすると大半が CPU 側へ落ち、速度は実用から外れました。24GB の RTX 3090 と比べると、扱えるモデルの幅でははっきり差がつきます。

Thunderbolt 経由の外付けでは動かせなかった

ミニPC に外付けして使えないかも試しました。ドック経由の Thunderbolt 接続では、GPU の初期化が最後の段階で失敗し、計算までたどり着けませんでした。同じドックでも OCuLink という別の接続方式に変えると動いたため、分かれ目は GPU の世代ではなく接続方式だったと考えられます。

止まった場所は、いずれもドライバやカーネルが現在も手を入れている領域でした。仕様として無理だと確定した箇所ではないため、更新が進めば動くようになる可能性は残っていそうです。実際、この連載の第1話が「ドライバを新しくしたら解決した」という話でした。

3世代のGPUで止まる場所がそれぞれ違った記録は 第5話（外付けGPUがThunderboltで動かない？）にあります。

まだ試せていないこと

B580 と RTX 3090 を同時に使い、1つのモデルを2枚のGPUに分けて載せる構成は、まだ確認できていません。GPUメーカーが異なるため CUDA では組めず、Vulkan で層を分割する形を試すことにしました。準備の段階で必要なファイルが揃わず止まっているため、進展があれば別途記録します。

できなかった理由

今回つまずいた箇所を並べると、原因は大きく4つに分かれるようです。あわせて、それが今後の更新で変わりうるものか、ハードウェアの容量として動かせないものかを分けて整理しました。

できなかったこと	理由	今後の見込み
最初に速度が出なかった	ソフトウェア側の対応が後追いだった（B580 は 2024年末の製品で、最適化が Mesa に入るのが遅れていた）	更新で解決済み。今後もドライバの改良で伸びる余地がある
長い文脈で遅くなる	KVキャッシュ が VRAM に収まらず CPU 側へあふれる	KVキャッシュ を圧縮する設定やモデル側の改良で改善しうる
大きいモデルが載らない	VRAM 12GB という容量そのもの	容量は変えられない。量子化の進歩で「載る大きさ」の側が変わる可能性はある
Thunderbolt で動かない	GPU の初期化とドックの応答時間の問題で、カーネル側でも扱いが定まっていない	ドライバ・カーネルの更新で動くようになる可能性がある

こうして並べてみると、今回の「できなかった」のうち、ハードウェアとして動かせないと言い切れるのは VRAM の容量だけでした。残りはソフトウェア側の事情によるもので、時間が解決する可能性が残っています。

その容量にしても、同じ 12GB に収まるモデルの中身は年々良くなっています。量子化（モデルを軽くする圧縮のような処理）の手法が進めば、去年は載らなかった規模が今年は載る、ということも起きています。12GB で何ができるかは、カードを買った時点で固定される数字ではないようです。

もうひとつ、数字に表れない理由として、ローカルLLM 周辺のツールが NVIDIA の CUDA を前提に作られている点が挙げられます。Intel や AMD のGPUでも動くものは増えていますが、情報の量には差があり、うまく動かないときに参照できる先が少なくなります。

向く使い方・向かない使い方

5回の測定を踏まえると、次のように整理できます。

向く	向かない
12GB に収まる小〜中型モデルを、そこそこの速さで動かす	長い文書をまとめて読ませる（文脈が長い用途）
短いやり取り中心の用途（prefill が速い）	30B級など大きいモデルを動かす
CUDA に縛られず、Linux で使う	ミニPC に Thunderbolt で外付けする

弱点として、何もしていない状態でも 34W を消費した点が挙げられます。常時つないでおく用途では、この待機電力を見ておいたほうがよさそうです。

コスパで見ると、RTX 3060 12GB とどちらを選ぶか

ここまで測ってきて、いちばん気になったのが「同じ12GBで、価格帯も近い NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB と比べてどうなのか」でした。手元には両方あるため、同じ機体で測った値を並べます。

モデル	Intel Arc B580	RTX 3060 12GB	差
phi4-mini	79.81 tok/s	97 tok/s	B580 が 17.7% 遅い
nemotron-3-nano:4b	95.52 tok/s	90.6 tok/s	B580 が 5.4% 速い
qwen3:8b	60.08 tok/s	61 tok/s	ほぼ互角
Ornith-1.0-9B	48.03 tok/s	49 tok/s	ほぼ互角
4モデルの平均	70.86 tok/s	74.40 tok/s	3060 が 5.0% 速い

モデルによって勝ち負けが入れ替わり、平均すると 3060 がわずかに上、という結果でした。第1話では nemotron-3-nano:4b の1モデルだけを見て「B580 が 3060 を上回った」と書きましたが、対象を増やすと互角に近いあたりに落ち着くようです。B580 のメモリ帯域は 456GB/s で 3060 の 360GB/s を上回るため、ハードウェアの数字ほどには差が出ていない、とも言えます。

なお qwen3:14b は測定時の文脈長の条件が揃っていないため、この比較からは外しました。

価格を調べてみた

価格は実測ではなく、2026年7月時点で調べた値です。中古は相場に幅があるため、目安として見てください。

製品	状態	価格の目安
Intel Arc B580（今回使用の AR-B580D6-E12GB/DF）	新品	約48,000円
NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB	新品	約39,000円
NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB	中古	約20,000〜39,000円（相場は30,000円前後）

先ほどの平均速度を価格で割ると、次のようになりました。

今回の測定結果を踏まえると、ローカルLLMを動かす目的に限れば、RTX 3060 12GB のほうがコスパが良いと言えるだろうと考えています。理由は4つあります。

1. 速度が互角だった。平均では 3060 がわずかに上で、価格差を覆すほどの差は B580 側に出ませんでした
2. 価格が1万円ほど安い。中古なら差はさらに広がります
3. CUDA が使える。ローカルLLM の周辺ツール、たとえば画像生成の ComfyUI なども同じ1枚でまかなえます。B580 は Vulkan で動かす形になり、対応していないツールが残ります
4. 導入でつまずきにくい。B580 は Ubuntu の標準状態ではドライバが古く、本来の3分の1程度の速度しか出ませんでした。3060 では、そうした前準備は要りませんでした

それでも B580 を選ぶ理由

とはいえ B580 が不利なだけの選択肢だとも思っていません。3060 は発売から年数が経っており、新品の流通は細く、中古が主体です。中古には保証や使用状況の不安がつきまといます。B580 は現行品として新品で買え、保証も付きます。

もうひとつは伸びしろです。この連載の第1話で、ドライバを1世代上げただけで 3.32倍になりました。B580 向けの最適化は現在も進んでおり、今後の更新でこの比較が変わる可能性があります。一方の 3060 は成熟しており、これ以上大きく伸びる場面は考えにくいところです。

整理すると、今すぐ確実に動かしたい人には 3060、新品で買いたい人や今後の改善に付き合える人には B580、という分かれ方になりそうです。CUDA を必要とするツールを使う予定があるかどうかも、判断の分かれ目にあたります。

まとめ

Intel Arc B580 は、ドライバさえ新しければ、12GB に収まる範囲では素直に動くGPUでした。最初の 28.52 tok/s を見た時点では失敗した買い物かと思いましたが、原因はカード側ではなく、Linux 側のドライバが1世代古かっただけでした。

一方で、12GB を超える使い方と、Thunderbolt 経由の外付けは、今回の構成では届きませんでした。ただしこの連載で分かったのは、動かなかった理由の多くが、カード側の性能ではなく周辺のソフトウェアの側にあった、ということです。第1話がまさにその例で、原因は Linux 側のドライバが1世代古かっただけでした。

そのため今回の結果は、あくまで 2026年7月時点のものだと考えています。Thunderbolt 経由の外付けも、長い文脈での速度も、更新が進めば違う数字になるかもしれません。半年後に同じ測定をしたら結論が変わっていた、ということは十分にありえます。

2枚のGPUに分けて載せる構成や、設定による高速化についても、引き続き調べていきます。状況が変わったときには、同じ条件で測り直して記録します。

連載の一覧

• 第1話：Intel Arc B580はローカルLLMの速度が出ない？ 対処法で3倍に
• 第2話：Intel Arc B580が「Gen1 x1」でしかつながらない？
• 第3話：12GBに収まるモデルの速度と消費電力を実測
• 第4話：12GBに収まったのに遅い？ 文脈の長さが速度を左右
• 第5話：外付けGPUがThunderboltで動かない？ 3世代のGPUで検証

参考にしたサイト

検証に使用した機材