【780M向け】Ryzen AI Max 780M向けllama.cpp VRAM自動認識バグ修正—BIOS設定で「Fixed」指定が必要、Vulkanロードモード自動最適化
目次
この記事はAIによって編集・作成されています。
概要
本日（2026-09-20）のAMD 780M iGPU向けVulkan環境の主要発見は、llama.cppの2つの重大な改善。一つはVulkan環境におけるモデル読み込み時のデフォルトload-mode「auto」導入（PR#26081）で、iGPUの共有メモリ環境での二重メモリ読み込みを防止する。もう一つはAMD Strix Halo（gfx1151）のVRAMenumerationバグ（Issue#26089）で、BIOSのGPUメモリ割当設定が「Auto」だとVRAM認識が0になる問題の修正。780Mユーザーのセットアップとモデル読み込み品質に直接影響する内容。
llama.cpp: Vulkan共用メモリ向けデフォルトload-mode「auto」導入
llama.cpp PR#26081により、モデル読み込み時のデフォルトload-modeが「auto」に設定された。これにより、iGPU環境ではmmap（メモリマップ）が自動的に回避される。これはPR#20834とPR#26023のフォローアップであり、共有メモリを介してデバイスにモデルが二重に読み込まれる問題を防止するものだ。
780Mを含むiGPU環境では、モデルがホストメモリとGPU共有メモリの両方にコピーされることで、必要なメモリ容量が倍になる問題があった。この自動モードにより、読み込み時に共有メモリへ直接モデルが配置されるため、VRAMの節約になる。32GBのUnified VRAMを効率的に使うために重要な改善。
対象環境: AMD iGPU（780M / RADV PHOENIX）
改善内容: デフォルトload-mode autoでmmapをiGPU上で自動回避
効果: モデルの二重メモリ読み込み防止、VRAM効率化
情報源: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/26081
読み込み設定の適用例
# llama.cppの最新ビルドで共有メモリ向け自動最適化（load-mode autoがデフォルト）
llama.cpp/build/bin/llama-cli \
-m models/Laguna-S-2.1-Q4_0_ROCMFP4_STRIX_LEAN-GGUF.gguf \
--batch-size 32768 \
-ngl 999
CRITICAL — Strix Halo（gfx1151）VRAM自動認識バグ修正
llama.cpp Issue#26089で、AMD Strix Halo APU（gfx1151、32GB Unified VRAM）において、BIOSのGPUメモリ割当設定が「Auto」の場合、VRAMの列挙結果が0になる深刻なバグが報告され、修正された。この問題はWindows 11上のBosgame M5などで確認されている。
修正後、VRAM正しく32GBとして認識される。BIOS設定は「Auto」ではなく「Fixed」に設定する必要がある。これは780M搭載のRyzen 9000シリーズ内蔵GPU（特にStrix Haloアーキテクチャ）を持つユーザーにとって、VRAM認識が崩れるとモデルが完全にロードできないため、重大な影響がある。
対象HW: AMD Strix Halo APU（gfx1151、32GB Unified）
影響: BIOS設定が「Auto」の場合、VRAM認識が0→モデル読み込み不能
回避策: BIOSのGPU設定を「Fixed」に切り替え
情報源: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/26089
BIOS GPUメモリ割当設定手順
# BIOS/UEFI設定画面でのGPU VRAM割当
# 「Auto」ではなく「Fixed」を選択
GPU Memory Allocation = Fixed
（VRAM値を手動で確認）
Ryzen AI Max環境でQwen3.5 122BがVulkan読み込み時に100% CPUハング
llama.cpp Issue#26087で、Bosgame M5（Ryzen AI Max搭載）においてQwen3.5-122B-A10B-MTPモデルをVulkanでロード中に100% CPUハングする現象が報告された。大規模MoEモデルをVulkanでロードする際の既知の問題として、780M環境でも同様のハングが発生する可能性がある。
対象HW: Ryzen AI Max APU（Strix Halo系）
対象モデル: Qwen3.5-122B-A10B-MTP（大規模MoE）
症状: Vulkanロード時100% CPUハング
対応: 要検証—小さめのモデルで確認が必要
情報源: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/26087
OpenCL fused RMS norm修正—Vulkanと並列動作問題の回避
llama.cpp PR#26085で、OpenCLのfused RMS normのmul view offsetバグが修正された。AMDハードウェアではOpenCLとVulkanが並列して動作する可能性があるため、この修正は両方のバックエンドに影響する。RMS normの計算ミスが推論品質に影響する可能性があり、最新のビルドへの更新が推奨される。
対象バックエンド: OpenCL（AMD Vulkanでも並列で動作）
修正内容: fused RMS norm mul view offsetバグ修正
推奨: 最新llama.cppビルドへの更新
情報源: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/26085
ROCmFP4 Strix向けGGUFモデルがHugging Faceに追加
AMD Strix Halo / gfx1151向けにROCmFP4量子化された複数のGGUFモデルがHugging Faceに追加された。Q4_0量子化で、Strix LeanとChadrockの量子化形式が確認できる。モデルサイズは未確認だが、780Mの32GB VRAMで動作する可能性のあるモデル。
Laguna-S 2.1 Q4_0 ROCmFP4 Vulkan experimental — Strix Halo / gfx1151向け実験版（サイズ未確認）
情報源: https://huggingface.co/1337Hero/Laguna-S-2.1-Q4_0-ROCMFP4-GGUFLaguna-S 2.1 Q4_0 ROCmFP4 Strix Lean — 軽量最適化版（サイズ未確認）
情報源: https://huggingface.co/kingjones777/Laguna-S-2.1-Q4_0_ROCMFP4_STRIX_LEAN-GGUFLaguna-S 2.1 Chadrock ROCmFP4 StrixKVSpine V4 — エージェントコーディング / ツールユース向け（サイズ未確認）
情報源: https://huggingface.co/jcbtc/Laguna-S-2.1-Chadrock-ROCmFP4-StrixKVSpine-V4-GGUFGPT-OSS 120B ROCmFP4 Strix Lean — 大規模MoE（サイズ未確認）
情報源: https://huggingface.co/gsrunion/gpt-oss-120b-ROCmFP4-STRIX_LEAN-GGUFNemotron 3 Nano 30B A3B ROCmFP4 Strix Lean — MoE Mambaハイブリッド（サイズ未確認）
情報源: https://huggingface.co/gsrunion/Nemotron-3-Nano-30B-A3B-ROCmFP4-STRIX_LEAN-GGUF
まとめ
本日の780Mユーザーの最重要アクション: 最新llama.cppビルドへのアップデート（load-mode autoとRMS norm修正を含む）と、BIOS GPUメモリ割当設定が「Fixed」になっていることを確認。VRAM認識バグの修正により、Strix Halo環境でのモデルロードが正常に動作する。ROCmFP4 Strix向けGGUFモデルはサイズ未確認のため、ダウンロード前にVRAM容量を確認する必要がある。Qwen3.5 122Bのような大規模MoEモデルはVulkan環境でハングする可能性があるため、注意が必要。
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