Windowsネイティブが優位！Ollama応答速度ベンチマーク【Gemma3検証】

ローカルPCで大規模言語モデル（LLM）を動かす際、Windowsネイティブ環境とWSL2（Ubuntu）環境のどちらがより快適か気になったので、計測してみました。
今回はIntel N100搭載のWindows 11マシンで、OllamaをWindowsとWSL2の両方にインストールし、まったく同じ条件で応答速度を比較しました。
「どちらが速いのか？」「安定して使えるのは？」といった疑問に、実際の計測データで答えます。

測定環境

• ハードウェア: Intel N100搭載Windows 11 PC
• 比較対象:
  • Windowsネイティブ（ポート11434）
  • WSL2 Ubuntu 24.04（ポート11435）
• モデル: Gemma3
• テスト条件: 「日本の首都はどこですか？回答は20字以内で」を10回連続実行 × 3セット

測定プログラム

import ollama
import time
import subprocess

def get_wsl_ip():
    """WSLのIPアドレスを動的取得"""
    result = subprocess.run(
        ['wsl', 'hostname', '-I'],
        capture_output=True, 
        text=True,
        check=True
    )
    return result.stdout.strip().split()[0]

TARGETS = {
    "Windows": {"host": "http://localhost:11434"},
    "WSL2": {"host": f"http://{get_wsl_ip()}:11435"}
}

MODEL_NAME = "gemma3"
TEST_PROMPT = "日本の首都はどこですか？回答は20字以内で"
NUM_REQUESTS = 10

def benchmark():
    """ベンチマークコア処理"""
    results = {}
    for target, config in TARGETS.items():
        client = ollama.Client(**config)
        times = []
        for _ in range(NUM_REQUESTS):
            start = time.perf_counter()
            client.generate(model=MODEL_NAME, prompt=TEST_PROMPT, stream=False)
            times.append(time.perf_counter() - start)
        results[target] = {
            'avg': sum(times)/len(times),
            'min': min(times),
            'max': max(times)
        }
    return results

計測結果一覧

計測結果と考察

• 総合的にWindowsネイティブ環境の方が高速
  すべての測定回において、Windowsの方がWSL2よりも平均応答時間が短く、特に初回アクセス時の差は顕著でした。
  1回目の最大値で比較すると、Windowsが14.5秒、WSL2は57.8秒と、WSL2は極端な遅延が発生しました。
  2回目・3回目もWindowsの方が安定して速く、全体の平均値でもWindowsが約1.5秒、WSL2が約2.9秒と、Windowsが約2倍高速という結果です。
  ただし、少し時間をおいてから、アクセスした場合に、Windowsはちょっと初回のアクセスに時間がかかっていました。
• Ollama起動時の初回アクセス時の遅延
  両環境とも初回アクセス時はモデルロードやキャッシュ初期化のため大きな遅延が発生しますが、特にWSL2では仮想化レイヤーやネットワークのオーバーヘッドが影響し、極端な遅延となる場合がありました。
• 2回目以降の安定性
  2回目、3回目の測定では両環境とも応答速度が大幅に改善し、1秒未満で安定するケースも増えました。それでも基本的にはWindowsネイティブ環境の方が一貫して速い傾向が見られました。
  ただし、初回だけは、WSL環境の方が速かったです。
• 用途ごとの使い分け
  初回アクセスの遅延が許容できない用途や、単発のリクエストが多い場合はWindowsネイティブ環境が最適です。
  連続したバッチ処理や長時間の利用ではWSL2も十分に実用的ですが、総合的なパフォーマンスではやはりWindows側が優位です。

まとめ

今回の検証から、OllamaをIntel N100搭載PCで使う場合はWindowsネイティブ環境の方が応答速度早いことが分かりました。
まぁ、そらそうですよね。。。

WSL2環境でも連続利用時には十分なパフォーマンスを発揮しますが、極端な遅延が発生するリスクもあるため、パフォーマンス重視ならWindowsネイティブ環境が最適と言えるでしょう。

ローカルLLMの運用を検討している方は、ぜひ本記事のデータを参考に、最適な環境選択を行ってみてください。

WSL側はポート番号を変えて試しています。ポート番号の変更の仕方を知りたい方はこちらを参考にしてください。