2025年時点での、過去からのNVIDIA GPU一覧を簡単にフィルタリングできるようにいたしました！GPU選定にお役立ていただけます！
| シリーズ | カテゴリ | 製品名 | CUDAコア数 | vRAM | 発売年 | PCIeバージョン | 冷却方式 | 消費電力 |
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●NVIDIA GPU と Capability Level
●PyTorchバージョンとNVIDIA GPU Compute Capability Level サポート
こんにちは！ 今回は、WSL上のConda環境をPyCharmから利用する際に発生した「同じ環境なのにパッケージリストが一致しない」という問題に遭遇したため、その原因と対策について書いてみたいとおもいます 問題の状況 開発の流れは以下のようなものでした 1. WSL環境でConda仮想環境を作成 2. その環境をPyCharmのプロジェクトインタプリタとして設定 3. 開発を進める中で奇妙な現象に気づく 具体的には、次のような不一致が発生していました * PyCharmのプロジェクト設定で表示されるpipパッケージのリスト * WSLでConda環境をアクティベートした後にpip listコマンドで表示されるパッケージのリスト これらが一致せず、「WSL側のシェルから直接インストールしたパッケージがPyCharmで認識されない」という問題が生じていました。 この手の問題でよくある原因は、PyCharm側がWSL側の更新を得るのに少し時間がかかったり、 Indexing が遅れているなどなのですが、今回はそれが原因ではありませんでした。 危険な「静かな
こんにちは！ Qualiteg研究部です！ 今日はAIにおいても非常に重要な情報理論について、Nintendo Switchの人気ゲーム「世界のアソビ大全51」にも収録されている「ヒット＆ブロー」というゲームを題材に解説いたします！ はじめに 論理的思考力を鍛える定番パズルゲームとして長年親しまれている「ヒット&ブロー」（海外では「Mastermind」として知られています）。 このゲームは一見シンプルながらも、その攻略には深い論理的アプローチが必要とされております。 本稿では、このゲームについて情報理論という数学的概念を用いてゲームの素性を分析する方法について掘り下げてみたいとおもいます。 さらに、この情報理論が現代の人工知能（AI）技術においてどのように活用されているかについても触れていきます。 ヒット&ブローのルール説明 ヒット&ブローは、相手が秘密に設定した色や数字の組み合わせを推測するゲームです。日本では主に数字を使った「数当てゲーム」として親しまれていますが、本記事では色を使ったバージョン（マスターマインド）に焦点を当てます。 Nintendo Sw
こんにちは！ きょうは話題のMCPについて解説いたします！ はじめに 「AIが便利なのはわかるけど、自分のデータにアクセスさせたり、他のアプリと連携させたりするのは難しそう...」 このような悩みを持っている方は多いのではないでしょうか。 実際、従来のAIには大きな壁がありました。トレーニングデータの範囲でしか回答できない、リアルタイム情報にアクセスできない、外部アプリケーションを操作できないなどの制約です。 トレーニングデータの外側にあるデータをうまく検索する技術としてLLM黎明期からRAGとよばれる技術が発展してきました。 データ検索だけではなく、あらゆる分野でAIが半ば自動で連携してくれる技術が登場しました。 それが「Model Context Protocol（MCP）」です。 本記事では、AIと外部ツールの連携を革新的に簡単にするMCPについて、基本から実用まで詳しく解説します。 MCPの本質：AIのための標準インターフェース MCPは、AIモデルと外部ツール・アプリケーションの間の通信を標準化するプロトコルです。これはインターネットの世界でいえば、
最大ユーザーサポート数計算ツール 同時に1件のみ処理できるGPU変換サーバーの最大ユーザーサポート数を計算します 処理時間 (t_p) 分/件 1件の変換処理にかかる時間 目標システム利用率 (ρ) 0 〜 1 安定稼働のための目標稼働率（推奨: 0.7〜0.8） ピーク係数 (P_c) 倍 最も混雑する時間帯の平均アクセス倍率 稼働時間 (H) 時間/日 システムが1日に稼働している総時間 アクセス確率 (P_a) 0 〜 1 1人のユーザーが1日にシステムを利用する確率 1ユーザーあたりの変換回数 (F) 回/日 利用する日の平均変換処理回数 計算過程を表示 計算結果 サポート可能な総ユーザー数: 人 計算式: N = (ρ × μ × H) ÷ (P_a