CMP 170HX 64GB の価格・中古相場：実行できるローカルLLMは？

CMP 170HX 64GB は 2021 年の NVIDIA 製マイニングカードの改造版で、Linux のパッチで 64GB を使えば 70B 級も 4-bit で載ります。Windows では 8GB しか見えません。

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CMP 170HX 64GB の価格推移

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CMP 170HX 64GB の詳細スペック

メモリ64 GB · HBM2e
帯域幅1,493 GB/s
FP16 / BF16202 TFLOPS
INT8404 TOPS

バス幅: 4,096-bit
アーキテクチャ: Ampere (GA100)
コア: 4,480
Tensor コア: 280
エコシステム: CUDA
インターフェース: PCIe 2.0 x4
NVLink: 非対応
消費電力: 250 W
補助電源: 8-pin CPU (EPS-12V)
スロット: 2
長さ: 267 mm
種別: データセンター
発売日: 2021年6月1日

CMP 170HX 64GB 1 枚で動かせるモデルは？

CMP 170HX 64GB 1 枚の上限は 70B 級 Dense の 4-bit です。35B までは 8-bit でコンテキストを最大まで取れ、30B 級 MoE は 120 tokens/s を超えます。

モデル	サイズ	動作	速度 t/s	最大コンテキスト
Gemma 4 26B A4B25.2B（有効 3.8B）	10.5 GB	動く	160.1	256K
Qwen3.6 27B27.8B	11.8 GB	動く	83.7	256K
Qwen3.8 27B27.8B	9.8 GB	動く	98.1	256K
GLM 4.7 Flash30B（有効 3B）	11.9 GB	動く	168.7	198K
Gemma 4 31B30.7B	11.8 GB	動く	80.9	256K
Qwen3.6 35B A3B36B（有効 3B）	12.3 GB	動く	176.4	256K

モデル	サイズ	動作	速度 t/s	最大コンテキスト
Gemma 4 26B A4B25.2B（有効 3.8B）	16.9 GB	動く	141.1	256K
Qwen3.6 27B27.8B	16.8 GB	動く	61.3	256K
Qwen3.8 27B27.8B	16.5 GB	動く	62.3	256K
GLM 4.7 Flash30B（有効 3B）	18.3 GB	動く	154.1	198K
Gemma 4 31B30.7B	18.3 GB	動く	55.4	256K
Qwen3.6 35B A3B36B（有効 3B）	22.1 GB	動く	156.7	256K

モデル	サイズ	動作	速度 t/s	最大コンテキスト
Gemma 4 26B A4B25.2B（有効 3.8B）	26.9 GB	動く	119	256K
Qwen3.6 27B27.8B	28.6 GB	動く	37.6	256K
Qwen3.8 27B27.8B	29 GB	動く	37.1	256K
GLM 4.7 Flash30B（有効 3B）	31.8 GB	動く	130.4	198K
Gemma 4 31B30.7B	32.6 GB	動く	32.8	256K
Qwen3.6 35B A3B36B（有効 3B）	36.9 GB	動く	134	256K

動く重みも KV キャッシュも VRAM に収まり、速度は VRAM 帯域幅から推定します。

RAM オフロードが必要MoE モデルのみ。エキスパート重みをシステム RAM に置くため、速度は RAM 帯域幅 70 GB/s から推定します。

入らないこの量子化では 1 枚に収まらず、RAM へのオフロードでも動きません。

詳しい計算ルールはデータの作り方ページをご覧ください。

CMP 170HX 64GB を複数枚使うと動かせるモデルは？

CMP 170HX 64GB 2 枚で Qwen3.8 Flash Next が 4-bit で動き、ユーザー実測で約 111 tokens/s です。DeepSeek V4 Flash は 4 枚必要で、NVLink は非対応です。

モデル	サイズ	必要枚数	合計価格	合計 VRAM	速度 t/s	合計消費電力
Qwen3.8 Flash Next176B（有効 6B）	78.9 GB	2 枚	価格なし	128 GB	135.2	500 W
DeepSeek V4 Flash284B（有効 13B）	96.8 GB	2 枚	価格なし	128 GB	115.6	500 W
Hy3295B（有効 21B）	107.2 GB	2 枚	価格なし	128 GB	62.7	500 W
GLM 5.3 Flash320B（有効 18B）	108.7 GB	2 枚	価格なし	128 GB	98	500 W
GLM 5.3744B（有効 40B）	253.9 GB	8 枚	価格なし	512 GB	55.9	2,000 W
Hy4 preview770B（有効 49B）	307.2 GB推定	8 枚	価格なし	512 GB	43.4	2,000 W
Muse Spark Open816B（有効 42B）	311.2 GB	8 枚	価格なし	512 GB	50.6	2,000 W
Kimi K2.7 Code1,000B（有効 32B）	339.5 GB	8 枚	価格なし	512 GB	65.9	2,000 W
Kimi K2.61,000B（有効 32B）	340.5 GB	8 枚	価格なし	512 GB	65.8	2,000 W

モデル	サイズ	必要枚数	合計価格	合計 VRAM	速度 t/s	合計消費電力
Qwen3.8 Flash Next176B（有効 6B）	111.3 GB	2 枚	価格なし	128 GB	119.6	500 W
DeepSeek V4 Flash284B（有効 13B）	155.1 GB	4 枚	価格なし	256 GB	91.1	1,000 W
Hy3295B（有効 21B）	182.2 GB	4 枚	価格なし	256 GB	48.5	1,000 W
GLM 5.3 Flash320B（有効 18B）	199.7 GB	4 枚	価格なし	256 GB	68.1	1,000 W
GLM 5.3744B（有効 40B）	467.3 GB	8 枚	価格なし	512 GB	35.8	2,000 W
Hy4 preview770B（有効 49B）	467.3 GB	8 枚	価格なし	512 GB	31.3	2,000 W
DeepSeek V4.1 Flash763B（有効 8 / 16B）	510.3 GB	8 枚Engram は RAM	価格なし	512 GB	60	2,000 W

モデル	サイズ	必要枚数	合計価格	合計 VRAM	速度 t/s	合計消費電力
DeepSeek V4 Flash284B（有効 13B）	161.9 GB	4 枚	価格なし	256 GB	88.9	1,000 W
Qwen3.8 Flash Next176B（有効 6B）	188.2 GB	4 枚	価格なし	256 GB	93.9	1,000 W
Hy3295B（有効 21B）	317.7 GB	8 枚	価格なし	512 GB	34.4	2,000 W
GLM 5.3 Flash320B（有効 18B）	341 GB	8 枚	価格なし	512 GB	46.3	2,000 W

「Engram は RAM」の行は、別途約 203 GB のシステムメモリが必要です。詳しい計算ルールはデータの作り方ページをご覧ください。

向いている人・向かない人

向いている

70B〜120B クラスを 1 枚で動かしたい
Llama 3.3 70B の 4-bit なら余裕があり、gpt-oss 120B の 4-bit もぎりぎり収まります
30B クラスを 8-bit かつ長いコンテキストで使いたい
Gemma 4 31B の 8-bit なら 256K まで使い切れて、約 33 tokens/s です
できるだけ少ない枚数で Qwen3.8 Flash Next を動かしたい
2 枚あれば 4-bit が収まります

向かない

Windows を使う
Windows 版のパッチはなく、Windows ではカードを 8GB としてしか使えません
モデルを頻繁に切り替える
PCIe Gen2 x4 は約 2 GB/s しかなく、64GB のモデルを読み込むのに 30 秒以上かかります
サーバーのエアフローがない、騒音が気になる
パッシブ冷却で 85°C に達するとクロックが下がり、高静圧ファンに換えないと温度を抑えきれません

購入前のチェックポイント

64GB の出どころ
商品タイトルの「64G」は、たいていこのカードを 64GB まで解放できるという意味で、カード自体は出荷時に 8GB しか使えないマイニング専用カードのままです。残りの VRAM は、ファームウェアによってチップのパッケージ内にロックされています。解放に使う cmpunlocker が書き換えるのは PC 側の Linux 用 NVIDIA オープンソースドライバーで、カードのファームウェアは書き換えません。インストールすれば 64GB をフルに使えるようになり、同時に演算性能の制限が外れ、PCIe も Gen2 に引き上げられます。
8GB 版のほうが安定して解放できるが、検証は自分で
コミュニティの経験では、8GB 版（SK hynix のメモリチップ）を 64GB に解放するのは比較的安定していて、10GB 版（Samsung のメモリチップ）を 80GB に解放すると不安定です。とはいえ、1 枚ごとに自分で確かめる必要があります。Level1Techs のユーザーは解放後、まず cmp_memory_tester で 64GB を区画ごとに埋めてテストし、すべて合格してから安心して使い始めました。初期のパッチは VRAM がほぼいっぱいになると Xid 31 エラーを出していて、2026 年 8 月にマージされた修正（cmpunlocker PR #32）でようやく解決したので、新しいバージョンを入れましょう。
解放しないとプロンプト処理が非常に遅い
純正ファームウェアは演算性能を厳しく制限していて、niconiconi の実測では FP16 は約 42 TFLOPS しかなく、プロンプト処理（プリフィル）が非常に遅くなります。解放パッチはこの制限もあわせて外します。解放後の効果についてはユーザーの実測があり、Level1Techs では vLLM で Qwen3.8 27B の INT8 版を動かして、プロンプト処理が毎秒約 1,500 トークン、MTP 投機的デコーディングを有効にして生成が 95〜103 tokens/s という報告があります（当サイトでは再検証していません）。表の速度は MTP を含めていません。
冷却には高静圧ファンが必要
ヒートシンクのフィンが密で、普通のファンでは風が抜けません。Level1Techs のユーザーは最初 3000 rpm の 80mm ファンを使ったところ、1 分半で 85°C に達してクロックが 800 MHz まで落ちました。高静圧の 92mm ファンとダクトに換えると改善し、最終的にカードの後端から外へ吸い出す形にしたところ、フルロード 5 分でも 82°C 以下に収まり、クロックも下がらなくなりました。電源は電源ユニットの CPU 8-pin（EPS）ケーブルか変換ケーブルでつなぎます。カードに映像出力はありません。

同クラスの GPU との比較

CMP 170HX 64GB と CMP 170HX 40GB、Instinct MI210、RTX A6000 の価格・VRAM・帯域幅・演算性能・ローカル LLM の速度を比較。

スペック	CMP 170HX 64GB	CMP 170HX 40GB	Instinct MI210	RTX A6000
メモリ	64 GB	40 GB38% 少ない	64 GB同じ	48 GB25% 少ない
帯域幅	1,493 GB/s	1,560 GB/s4% 高い	1,638 GB/s10% 高い	768 GB/s49% 低い
BF16 / FP16 演算性能	202 TFLOPS	202 TFLOPS同じ	181 TFLOPS10% 低い	155 TFLOPS23% 低い
INT8 演算性能	404 TOPS	404 TOPS同じ	181 TOPS55% 低い	310 TOPS23% 低い
Qwen3.8 27B の速度（2-bit）	98.1 t/s	101.9 t/s4% 速い	106.2 t/s8% 速い	54.1 t/s45% 遅い
最大で動かせる密モデル（4-bit）	107B	65B39% 少ない	107B同じ	79B26% 少ない
消費電力	250 W	250 W同じ	300 W20% 高い	300 W20% 高い
GPU 間接続	非対応	非対応	—	NVLink 112.5 GB/s
インターフェース	PCIe 2.0 x4	PCIe 2.0 x4	PCIe 4.0 x16	PCIe 4.0 x16
発売	2021-06	2021-09	2022-03	2020-10
Amazon.jp中央値	Amazon.jp で見る · CMP 170HX 64GB	Amazon.jp で見る · CMP 170HX 40GB	Amazon.jp で見る · Instinct MI210	¥1,451,550購入 RTX A6000

他市場の価格

eBay · 米国

¥553,192

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Xianyu · 中国本土

¥472,670

15 件の出品

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