2026年 NVIDIA GPU 一発検索ツール【2026/9/25情報更新】

2026年 NVIDIA GPU 一発検索ツール【2026/9/25情報更新】

2026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!

2026年9月25日の更新で Rubin(SM_107)、Blackwell の 12.1(GB10 / DGX Spark)、Ampere の 8.0(A100 / A30)をシリーズとして分けました。前年版は 2025年 NVIDIA GPU 一発検索ツール にあります。番号の読み方は 「Blackwell」は 1 つではなかった を、PyTorch との対応は PyTorch バージョンと NVIDIA GPU Compute Capability Level サポート をご覧ください。

NVIDIA GPU 一覧検索

NVIDIA GPU 一覧検索

表示中のGPU: 0件 / 全0件
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
読み込み中...

関連ポスト

2025年 NVIDIA GPU 一発検索ツール(2025/8/5更新)
NVIDIA GPU 一覧検索 シリーズ すべて SM_100 (Blackwell) SM_90 (Hopper) SM_89 (Ada Lovelace) SM_86/SM_87 (Ampere) SM_75 (Turing) SM_70/SM_72 (Volta) SM_60/SM_61/SM_62 (Pascal) SM_50/SM_52/SM_53 (Maxwell) SM_35/SM_37 (Kepler) SM_20 (Fermi)
NVIDIA GPU と Capability Level
NVIDIA GPU の Capability Level の一覧です。 推論エンジンがサポートする各種アクセラレーション機能は Capability Level により搭載されるハードウェアアクセラレータや専用機能が異なります。 データセンター/プロ向けGPU GeForce GPU Capability Level 世代名 - GeForce RTX 5090 120 Blackwell - GeForce RTX 5080 120 Blackwell - GeForce RTX 5070 120 Blackwell - GeForce RTX 5060 120 Blackwell NVIDIA B200 - 100 Blackwell NVIDIA B100 - 100
PyTorchバージョンとNVIDIA GPU Compute Capability Level サポート
古いPyTorchコード資産を持っている会社は、昔のコードが最新のPyTorchで動かない!最新のGPUで動かない!ということに遭遇することが多いのでしょうか。 今回は、PyTorchバージョン、対応GPU Capability Level 、対応CUDAバージョンについてまとめてみます。 PyTorchがサポートするGPUの Compute Capability PyTorch バージョン サポートされる Compute Capability (SM) レベル 1.0.0 - 1.3.1 SM_35, SM_37, SM_50, SM_60, SM_61, SM_70 1.4.0 - 1.7.1 SM_37, SM_50,

・ 「Blackwell」は 1 つではなかった。NVIDIA の Compute Capability 番号のわかりにくさを整理する

Read more

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第7回 セキュリティとベストプラクティス - 本番環境での考慮事項

大企業のAIセキュリティを支える基盤技術 - 今こそ理解するActive Directory 第7回 セキュリティとベストプラクティス - 本番環境での考慮事項

こんにちは、今回はシリーズ第7回セキュリティとベストプラクティス - 本番環境での考慮事項 について解説いたします! 連載の構成 * 第1章:基本概念の理解 - Active DirectoryとKerberos/NTLM認証の基礎 * 第2章:ドメイン環境の構築 - 検証環境の構築手順 * 第3章:クライアントとサーバーのドメイン参加 - ドメイン参加の詳細手順 * 第4章:プロキシサーバーと統合Windows認証 * 第5章:ブラウザ設定と認証 - 各ブラウザでの設定方法 * 第6章:トラブルシューティング - よくある問題と解決方法 * 【★今回です★】第7章:セキュリティとベストプラクティス - 本番環境での考慮事項 * 第8章:実践的な構成例 - AIセキュリティツールとの統合事例 第7章:セキュリティとベストプラクティス 第 7 回は、ここまでの回で作った認証基盤を「本番で運用できる状態」にするための話です。 前半の 7.1

By Qualiteg コンサルティング
Ubuntu 24.04 の GPU サーバーが shutdown で固まる。犯人は HWE カーネルだった

Ubuntu 24.04 の GPU サーバーが shutdown で固まる。犯人は HWE カーネルだった

Ubuntu 24.04 の GPU 推論サーバーが shutdown で固まり、電源長押しになった。前回ブートのジャーナルで追うと、HWE カーネル 7.0 系と NVIDIA 595 open の組み合わせで CUDA プロセスの SIGKILL 直後にページ管理の異常が記録されていた。カーネルと対応する NVIDIA モジュールの組を GA 6.8 系に切り替えて正常な停止を確認し、うっかり HWE に戻らない 4 層の防御まで入れた記録。

By Qualiteg プロダクト開発部
ゼロから作るコーディングエージェント【第5回】ローカルLLMを一級市民にする。16GBのGPU2枚でWebシステムを自走で作らせるまで

ゼロから作るコーディングエージェント【第5回】ローカルLLMを一級市民にする。16GBのGPU2枚でWebシステムを自走で作らせるまで

RTX A5000(24GB)1枚で始めて、ローカルモデル7種類が全滅。RTX A4000(16GB)2枚にQwen3.6-35B-A3BをAWQ 4bitで載せ、fp8のKVキャッシュと98kの文脈で、認証つきWebシステムを3本連続93.8〜96.5点で作らせるまでの構成と落とし穴。モデルの癖、量子化の劣化、文脈長、壊れたツール呼び出しの直し方を、測った数字で書きます。

By Qualiteg プロダクト開発部