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id: news-20260902-56ae07
title: Apple SiliconでLLMを回すとどれだけ省エネか？——M4 Pro実測で見えた「データセンターGPU比30〜40倍」のエネルギー効率
url: https://gotosocial.chinng-lab-srv.dev/apple-silicondellmwohui-sutodoredakesheng-eneka-m4-proshi-ce-dejian-eta-detasentagpubi-30-40bei-noenerugixiao-lu/
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source: ghost-chinng-lab
category: news/general
category_raw: Apple Silicon
region: JP
tags:
- Apple Silicon
- M4 Pro
- LLM推論
- Green AI
- エネルギー効率
- ローカルLLM
- ベンチマーク
lang: ja
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updated_at: '2026-09-02T03:41:02Z'
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summary: Apple SiliconのM4 Proでローカルに大規模言語モデル（LLM）を実行した場合のエネルギー効率をGreenBenchベンチマークで実測した研究。統一メモリアーキテクチャ（UMA）によるゼロコピー設計により、3～9Bの複数のモデルをCPU+GPU合計約0.47Wの低消費電力で推論可能と報告。データセンター向けGPU（H100）と比べて単一ユーザー用途では30～40倍のエネルギー効率を実現し、ローカルLLM推論の環境負荷の小ささを定量的に示している。
summary_source: llm
summary_en: A study on GreenBenchモデル’s energy efficiency when running a large-scale
  language model (LLM) locally on Apple Silicon’s M4 Pro. Zero copy design by unified
  memory architecture (UMA) reported that multiple models of 3 to 9B can be reasoned
  with CPU + GPU total of 0.47W low power consumption. Compared to the GPU (H100)
  for data centers, the energy efficiency of 30-40 times for single-user applications
  isを実現ntitatively示ntitatively。ntitatively indicated the environmental impact of local
  LLM inference。
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# Apple SiliconでLLMを回すとどれだけ省エネか？——M4 Pro実測で見えた「データセンターGPU比30〜40倍」のエネルギー効率

## TL;DR
Apple SiliconのM4 Proでローカルに大規模言語モデル（LLM）を実行した場合のエネルギー効率をGreenBenchベンチマークで実測した研究。統一メモリアーキテクチャ（UMA）によるゼロコピー設計により、3～9Bの複数のモデルをCPU+GPU合計約0.47Wの低消費電力で推論可能と報告。データセンター向けGPU（H100）と比べて単一ユーザー用途では30～40倍のエネルギー効率を実現し、ローカルLLM推論の環境負荷の小ささを定量的に示している。

## Key Points
- Apple Silicon / M4 Pro / LLM推論 / Green AI / エネルギー効率 / ローカルLLM / ベンチマーク

## Details
(本文なし。リンク先参照)

## Source
元記事: [Apple SiliconでLLMを回すとどれだけ省エネか？——M4 Pro実測で見えた「データセンターGPU比30〜40倍」のエネルギー効率](https://gotosocial.chinng-lab-srv.dev/apple-silicondellmwohui-sutodoredakesheng-eneka-m4-proshi-ce-dejian-eta-detasentagpubi-30-40bei-noenerugixiao-lu/) — published 2026-09-02T00:57:23Z