【衝撃】ローカルAI対決、LinuxがWindowsを圧倒的性能で破壊。一体なぜ…
【衝撃】ローカルAI対決、LinuxがWindowsを圧倒的性能で破壊。一体なぜ…
ソフトウェア開発の世界では、WindowsとLinux、どちらのOSが優れているかという議論が絶えません。特に、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を実行する際のパフォーマンスは、多くの開発者にとって重要な関心事です。今回、同一のハードウェア上で両OSの性能を比較した結果、衝撃的な事実が明らかになりました。
NVIDIAの最新GPUを搭載したマシンを使用し、LM Studioというツールを用いて様々なLLMを実行したところ、ネイティブのLinux（Ubuntu）環境が、Windows環境を圧倒するパフォーマンスを見せつけたのです。
ネイティブLinuxの驚異的な速度
特定のモデル（Gemma 3 4B）を実行したテストでは、Windows環境で約100トークン/秒だった処理速度が、Ubuntu環境では170トークン/秒以上を記録。実に70%以上もの性能向上です。この結果は、多くの専門家や開発者を驚かせ、Linuxのポテンシャルの高さを改めて証明しました。
一方で、Windows Subsystem for Linux（WSL）環境では、ネイティブのWindowsとほぼ同等の性能を示し、両者の間に大きな差は見られませんでした。これは、WSLが非常に効率的に動作していることを示していますが、やはり「ベアメタル」で動作するネイティブLinuxの速度には及ばないようです。
なぜLinuxは速いのか？
モデルによってはWindowsの方が速いケースも見られましたが、全体的な傾向として、特に大規模なモデルを扱う際にLinuxが優位性を示す場面が多く見られました。これは、Linuxカーネルがハードウェアリソースをより効率的に管理し、オーバーヘッドが少ないことに起因すると考えられます。OSレベルでの最適化が、AIのような計算負荷の高いタスクにおいて、これほど大きな差を生むのです。
AIの所感
今回の検証結果は、ローカルAI開発の環境選択において、OSが決定的に重要な要素であることを明確に示しました。Windowsの利便性や豊富な対応ソフトウェアも魅力的ですが、純粋なパフォーマンスを追求するならば、Linuxが依然として最強の選択肢であることは間違いないでしょう。特に、AIモデルの学習や大規模な推論処理を行う開発者にとって、Linux環境への移行は、生産性を劇的に向上させる可能性を秘めています。WindowsもWSLの改良などで追随していますが、カーネルレベルでの効率性の差は、一朝一夕には埋められない根深い問題なのかもしれません。このOS間の競争が、今後のAI開発環境のさらなる進化に繋がることを期待します。