MacでOllamaが100% CPU？XServer VPSで実行アーキテクチャと推論バックエンドを実査

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先に結論：Ollamaが遅いときは、モデルの性能を疑う前に「バイナリのアーキテクチャ」と「実際の推論バックエンド」を分けて確認する必要があります。XServer VPSでは、ホスト・Docker・Ollama・llama-serverがすべてx86-64で一致し、`ollama ps`は100% CPU、APIは`size_vram=0`、ログは`library=cpu`でした。MacのRosetta問題そのものは直せませんが、比較基準を作れるため判定は一部解決です。

2026年9月1日、XServer VPS 4GBへOllama 0.33.2を隔離起動し、CPU/GPUデバイス、実行ファイル形式、エミュレーション、推論ランナー、メモリを実査しました。Qwen3 0.6Bの回答生成まで行い、既存のCaddy、FastAPI、PostgreSQLが停止しないことも確認しています。

MacでOllamaが100% CPUになるのは異常？

Apple Silicon上でMetal GPUを使う想定なのに100% CPUなら、実行経路を確認する必要があります。ただし、CPU表示だけでRosettaが原因とは断定できません。モデルがGPUメモリへ収まらない、Docker内でGPUへアクセスできない、対応バックエンドがないなど別の原因もあります。

Ollama公式GPUドキュメントは、AppleデバイスでMetal APIによるGPUアクセラレーションをサポートすると説明しています。想定と実表示が違うなら、確認対象はモデルだけではありません。

ZennではRosetta版Ollamaをどう確認している？

Zennの「OllamaでローカルLLMを動かす：MacのGPUを使ってQwen3.5・Gemma4・Phi-4 Miniを動かすまでの手順」は、`ollama ps`のPROCESSOR列と`file $(which ollama)`を確認する方法を紹介しています。

これはMac向けの確認方法です。Linux VPSではMach-OではなくELF、アーキテクチャはAMD64を確認します。

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RedditではM3 MacBook Proの100% CPUが報告された？

Redditのr/ollamaには、M3 Pro・18GBのMacBook Proでllama3、phi3、mistralを実行すると、`ollama ps`が100% CPUで遅かったという相談があります。投稿者はOllama公式サイトのインストーラーで再導入後に解消したと追記しています。

これは投稿者の環境での結果で、Homebrew全般や全Macに一般化できません。今回も「公式インストーラーなら必ず直る」とは結論づけず、確認手順だけを比較します。

XServer VPSでMacのRosetta問題を再現できる？

再現できません。XServer VPSはLinux・AMD64で、Apple Silicon、macOS、Rosetta 2、Metal GPUを備えていません。VPSのCPU結果からMacのGPU性能を推定することもできません。

一方、ネイティブAMD64・CPU推論の対照環境として、同じモデルとプロンプトを実行できます。Mac側の結果と比べるときに「モデル差」ではなく「実行基盤差」を明示できます。

実験前のXServer VPS状態

ホストOSのアーキテクチャ確認結果

`x86_64`と`amd64`は、この文脈では同じ64-bit x86系を示す表記です。1コマンドだけでなく3経路が一致することを確認しました。

DockerイメージとOllama実行ファイルは一致した？

ホスト、Dockerイメージ、Ollama本体、推論ランナーの4層が一致しました。少なくとも今回の実行経路に、arm64バイナリのx86変換はありません。

QEMUが動いていたらエミュレーション？

VPSには`qemu-ga`が動いていましたが、これは仮想マシンとホストを連携させるゲストエージェントです。異なるCPU命令を変換するQEMUユーザーモードとは区別します。

`binfmt_misc`にはQEMUアーキテクチャ変換用ハンドラーがなく、登録されていた`python3.14`はPython bytecode用でした。「qemu」という名前だけでエミュレーションと判断しないことがポイントです。

VPSにGPUは搭載されていた？

Cirrus Logic VGAはVPSコンソールの画面表示用で、LLM計算用GPUではありません。`/dev/dri`が存在するだけでGPU推論可能とは判断できません。

Ollamaはどの推論バックエンドを選んだ？

CPUバックエンドです。3つの表示が一致しました。

環境表示には`OLLAMA_VULKAN=true`も含まれていましたが、利用可能GPUがないためCPUを選びました。環境変数の有効・無効ではなく、検出ログと稼働中モデルを確認する必要があります。

CPUバックエンドでも推論できた？

100% CPUは今回のVPSでは異常ではなく、GPUなし構成の意図どおりの結果です。MacでMetalを期待している場合と、同じ表示でも意味が異なります。

RAM・swap・公開サービスへの影響

Caddy、FastAPI、PostgreSQLはhealthyを維持しました。検証後は専用コンテナを削除し、RAM availableは3329MBへ戻りました。

実験中に起きた小さな問題

実行ファイル形式を確認するため、Ollamaバイナリを`/tmp`へ一時コピーしました。Dockerからコピーしたファイルはroot所有となり、一般ユーザーでの削除は「許可されていない操作」になりました。

対象が`/tmp/llmo-exp-07-ollama`だけであることを確認し、sudoで削除して解決しました。VPSでDockerファイルを取り出すと、所有者が変わる点は初心者が迷いやすい部分です。

Mac側で確認すべき順番

1. `uname -m`でMacのOSアーキテクチャを確認する
2. `file $(which ollama)`でOllama本体がarm64か確認する
3. 推論中に`ollama ps`のPROCESSOR列を確認する
4. OllamaのデバッグログでMetal・GPU・errorを確認する
5. モデル容量、context、メモリ圧力を確認する
6. Docker版ならApple GPUがコンテナへ渡る前提を再確認する

Ollama公式Issueでは、Apple Silicon MacのDocker DesktopはApple GPUをコンテナへ公開せず、コンテナ内OllamaはCPU実行になるとOllamaコラボレーターが説明しています。MacでGPUを使いたい場合、ネイティブアプリとDockerを同じ前提で扱わないことが重要です。

AIスマホ調査システムへ何を記録する？

VPSから自宅PCへ推論を依頼するときは、回答だけでなく次のメタデータも結果へ保存します。

• host_os、host_arch
• Ollamaとrunnerのbinary_arch
• モデル名、量子化、context
• processor表示、backend library
• size_vram、RAM peak、swap peak
• total、prompt eval、eval token/秒

同じスマホ調査ジョブが急に遅くなったとき、モデルの品質問題と実行基盤の変更を切り分けられます。

結論：XServer VPSでRosetta・CPUフォールバック問題は解決する？

Mac固有の問題はVPSだけでは解決しません。今回のVPSにはMetalもRosettaもなく、Macの再インストールやGPU利用を遠隔で保証できないためです。

ただし、XServer VPSではホスト、Docker、Ollama、runner、backendを一貫して記録できました。ネイティブAMD64・CPU推論の対照データを持ち、自宅Mac側でも同じ項目を返す仕組みにすれば、「何となく遅い」をアーキテクチャとバックエンドの問題へ分解できます。司令塔としては有効、というのが今回の結論です。

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実験日：2026年9月1日。MacのOllama、Metal、Rosetta、Docker対応はバージョンで変わります。導入時はOllama公式ドキュメントを確認してください。ZennとRedditの内容は各投稿者の環境での報告です。