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GeForce RTX 2070 SUPER のおすすめCPU・実行可能AIモデル

NVIDIA 製 / RTX 20 / 2019年発売

性能スコア
15,000
VRAM
8GB
メーカー
NVIDIA
タイプ
Desktop

🔧 GeForce RTX 2070 SUPER に最適な CPU TOP10

理想比 (CPU:GPU = 1.5:1) に近い CPU から順に表示。ボトルネック率が低いほど性能を引き出せます。

1. Core Ultra 7 165H
29,000点
ボトルネック 0%
2. Core Ultra 9 288V
28,000点
ボトルネック 0%
3. Core Ultra 7 268V
25,000点
ボトルネック 0%
4. Core Ultra 5 135H
24,000点
ボトルネック 0%
5. Core Ultra 7 258V
23,000点
ボトルネック 0%
6. Ryzen 5 9600X
28,000点
ボトルネック 0%
7. Ryzen 9 8945HS
32,000点
ボトルネック 0%
8. Ryzen 7 8700G
30,000点
ボトルネック 0%
9. Ryzen 7 8845HS
29,000点
ボトルネック 0%
10. Ryzen 7 8840HS
28,000点
ボトルネック 0%
🔍 別のCPUと組み合わせて診断する →

🤖 GeForce RTX 2070 SUPER (VRAM 8GB) で動かせる AI モデル

余裕で動く: 推奨VRAMを満たす / ぎりぎり動く: 最低VRAMを満たす (品質落とすか量子化必要)

🎨 画像生成

✓ 余裕
SD 1.5 (Q4量子化)
画像生成
GGUF Q4_K_M、超軽量
最低 2GB / 推奨 4GB
✓ 余裕
Stable Diffusion 1.5
画像生成
基本画像生成
最低 4GB / 推奨 6GB
✓ 余裕
SDXL Turbo
画像生成
1stepリアルタイム
最低 6GB / 推奨 8GB
✓ 余裕
SDXL Lightning
画像生成
2-8step高速版
最低 6GB / 推奨 8GB
✓ 余裕
SDXL (Q4量子化)
画像生成
GGUF Q4_K_M、低VRAM
最低 4GB / 推奨 6GB
✓ 余裕
SDXL (Q8量子化)
画像生成
GGUF Q8_0、ほぼフル品質
最低 6GB / 推奨 8GB
✓ 余裕
Real-ESRGAN x4
画像生成
画像アップスケール
最低 4GB / 推奨 6GB
△ ぎりぎり
Stable Diffusion XL
画像生成
高品質1024×1024
最低 8GB / 推奨 12GB
△ ぎりぎり
Pony Diffusion v6
画像生成
アニメ・キャラ特化
最低 8GB / 推奨 12GB
△ ぎりぎり
Animagine XL
画像生成
アニメ画像生成
最低 8GB / 推奨 12GB
△ ぎりぎり
Flux.1 [schnell]
画像生成
4step高速・商用OK
最低 8GB / 推奨 12GB
△ ぎりぎり
Flux.1 [dev] (Q4)
画像生成
GGUF Q4、軽量化
最低 8GB / 推奨 10GB
△ ぎりぎり
IP-Adapter SDXL
画像生成
参照画像から生成
最低 8GB / 推奨 12GB

🎬 動画生成

△ ぎりぎり
AnimateDiff (SD1.5)
動画生成
SDアニメ動画
最低 8GB / 推奨 12GB

💬 大規模言語モデル (LLM)

✓ 余裕
Qwen 2.5 0.5B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
最軽量・組込み向け
最低 1GB / 推奨 2GB
✓ 余裕
Qwen 2.5 1.5B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
超軽量・スマホ可
最低 2GB / 推奨 3GB
✓ 余裕
Phi-3 mini 3.8B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Microsoft小型高性能
最低 3GB / 推奨 4GB
✓ 余裕
Gemma 3 4B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Google軽量モデル
最低 3GB / 推奨 4GB
✓ 余裕
Llama 3.2 3B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Meta小型・モバイル
最低 3GB / 推奨 4GB
✓ 余裕
Llama 3.2 1B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Metaモバイル最小
最低 2GB / 推奨 3GB
✓ 余裕
Mistral 7B (Q2)
大規模言語モデル (LLM)
極限量子化・要妥協
最低 3GB / 推奨 4GB
✓ 余裕
Mistral 7B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
高効率・推奨設定
最低 5GB / 推奨 6GB
✓ 余裕
Mistral 7B (Q5)
大規模言語モデル (LLM)
バランス量子化
最低 6GB / 推奨 7GB
✓ 余裕
Llama 3.1 8B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Meta・チャット標準
最低 6GB / 推奨 8GB
✓ 余裕
Qwen 2.5 7B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
日本語強い・Alibaba
最低 5GB / 推奨 7GB
✓ 余裕
Gemma 2 9B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
Google中型
最低 6GB / 推奨 8GB
✓ 余裕
DeepSeek-R1 Distill 7B
大規模言語モデル (LLM)
推論特化・軽量
最低 5GB / 推奨 7GB
✓ 余裕
ELYZA-Llama 8B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
日本語特化Llama
最低 6GB / 推奨 8GB
△ ぎりぎり
Mistral 7B (Q8)
大規模言語モデル (LLM)
高品質量子化
最低 8GB / 推奨 10GB
△ ぎりぎり
Llama 3.1 8B (Q5)
大規模言語モデル (LLM)
バランス量子化
最低 7GB / 推奨 9GB
△ ぎりぎり
LLaVA 1.6 7B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
画像理解マルチモーダル
最低 7GB / 推奨 9GB
△ ぎりぎり
Qwen2-VL 7B (Q4)
大規模言語モデル (LLM)
ビデオ・画像理解
最低 7GB / 推奨 9GB

🎙️ 音声・音楽

✓ 余裕
Whisper Tiny
音声・音楽
極軽量音声認識
最低 1GB / 推奨 2GB
✓ 余裕
Whisper Small
音声・音楽
軽量音声認識
最低 2GB / 推奨 3GB
✓ 余裕
Whisper Medium
音声・音楽
標準音声認識
最低 5GB / 推奨 6GB
✓ 余裕
Whisper Turbo
音声・音楽
Large精度・高速
最低 6GB / 推奨 8GB
✓ 余裕
XTTS v2 (音声複製)
音声・音楽
声色クローンTTS
最低 4GB / 推奨 6GB
✓ 余裕
RVC (リアルタイム声変換)
音声・音楽
配信向け声変換
最低 4GB / 推奨 8GB
✓ 余裕
Bark TTS
音声・音楽
多言語感情表現TTS
最低 6GB / 推奨 8GB
✓ 余裕
MusicGen Medium
音声・音楽
Meta・音楽生成
最低 6GB / 推奨 8GB
△ ぎりぎり
AudioCraft / AudioGen
音声・音楽
効果音生成
最低 6GB / 推奨 10GB
△ ぎりぎり
Stable Audio Open
音声・音楽
Stability製・音楽
最低 8GB / 推奨 12GB

🎯 AI学習・ファインチューニング

✓ 余裕
LoRA学習 (SD1.5)
AI学習・ファインチューニング
キャラ・スタイル学習
最低 6GB / 推奨 8GB
⚠️ 動かないモデル (39件)

💬 なぜこの構成を選んだか説明してみる

AIに「GeForce RTX 2070 SUPER と組み合わせる CPU を選ぶときの考え方」を説明してみよう。
言語化することで意思決定が磨かれます。

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