NVIDIA GPU と Capability Level

NVIDIA GPU と Capability Level
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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 Blackwell
NVIDIA H200 - 90 Hopper
NVIDIA H100 - 90 Hopper
NVIDIA L4 - 89 Ada Lovelace
NVIDIA L40 - 89 Ada Lovelace
RTX 6000 Ada Generation - 89 Ada Lovelace
RTX 5000 Ada Generation - 89 Ada Lovelace
RTX 4000 Ada Generation - 89 Ada Lovelace
RTX 3000 Ada Generation - 89 Ada Lovelace
- GeForce RTX 4090 89 Ada Lovelace
- GeForce RTX 4080 89 Ada Lovelace
- GeForce RTX 4070 Ti / 4070 89 Ada Lovelace
- GeForce RTX 4060 Ti / 4060 89 Ada Lovelace
- GeForce RTX 4050 89 Ada Lovelace
NVIDIA A40 - 86 Ampere
NVIDIA A10 - 86 Ampere
NVIDIA A16 - 86 Ampere
NVIDIA A2 - 86 Ampere
RTX A6000 - 86 Ampere
RTX A5000 - 86 Ampere
RTX A4000 - 86 Ampere
RTX A3000 - 86 Ampere
RTX A2000 - 86 Ampere
RTX A1000 - 86 Ampere
- GeForce RTX 3090 Ti / 3090 86 Ampere
- GeForce RTX 3080 Ti / 3080 86 Ampere
- GeForce RTX 3070 Ti / 3070 86 Ampere
- GeForce RTX 3060 Ti / 3060 86 Ampere
- GeForce RTX 3050 Ti / 3050 86 Ampere
NVIDIA A100 - 80 Ampere
NVIDIA A30 - 80 Ampere
NVIDIA T4 - 75 Turing
T400 - 75 Turing
Quadro RTX 8000 - 75 Turing
Quadro RTX 6000 - 75 Turing
Quadro RTX 5000 - 75 Turing
Quadro RTX 4000 - 75 Turing
RTX 5000 - 75 Turing
RTX 4000 - 75 Turing
RTX 3000 - 75 Turing
T2000 - 75 Turing
T1200 - 75 Turing
T1000 - 75 Turing
T600 - 75 Turing
T500 - 75 Turing
NVIDIA TITAN RTX - 75 Turing
- GeForce RTX 2080 Ti / 2080 Super / 2080 75 Turing
- GeForce RTX 2070 Super / 2070 75 Turing
- GeForce RTX 2060 Super / 2060 75 Turing
- GeForce GTX 1660 Ti / 1660 Super / 1660 75 Turing
- GeForce GTX 1650 Super / 1650 Ti / 1650 75 Turing
NVIDIA V100 - 70 Volta
Quadro GV100 - 70 Volta
NVIDIA TITAN V - 70 Volta

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企業セキュリティはなぜ複雑になったのか? 〜AD+Proxyの時代から現代のクラウド対応まで〜

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こんにちは! ChatGPTやClaudeといった生成AIサービスが業務に浸透し始めた今、 「AIに機密情報を送ってしまうリスク」 が新たなセキュリティ課題として浮上しています。 この課題に向き合う中で、私たちは改めて「企業のセキュリティアーキテクチャはどう変遷してきたのか」を振り返る機会がありました。 すると、ある疑問が浮かんできます。 「なんでこんなに複雑になってるんだっけ?」 企業のセキュリティ担当者なら、一度は思ったことがあるのではないでしょうか。 アルファベット3〜4文字の製品が乱立し、それぞれが微妙に重複した機能を持ち、設定は複雑化し、コストは膨らみ続けています。 当社ではAIセキュリティ関連プロダクトをご提供しておりますが、AI時代のセキュリティを考える上でも、この歴史を理解することは重要ではないかと考えました。 本記事では、企業ネットワークセキュリティの変遷を振り返りながら、「なぜこうなったのか」を整理してみたいと思います。 第1章:観測点を集約できた時代 ― オンプレAD + Proxy(〜2010年代前半) 統制しやすかったモデル かつ

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【IT温故知新】WS-* の栄光と黄昏:エンタープライズITはいかにして「実装」に敗北したか

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こんにちは。 —— 2003年のSOAから、2026年のAIへ —— この記事は、過去の技術動向を振り返り、そこから学べる教訓について考察してみたものです。 歴史は常に、後から見れば明らかなことが、当時は見えなかったという教訓を与えてくれます。 そして、今私たちが「正しい」と信じていることもまた、20年後には違う評価を受けているかもしれません。 だからこそ、振り返ることには意味があるとおもいます。同じ轍を踏まないために。 はじめに:20年前の熱狂を覚えていますか 2000年代初頭。 私はSOA(サービス指向アーキテクチャ)に本気で取り組んでいました。 当時、SOAは「次世代のエンタープライズアーキテクチャ」として、業界全体が熱狂していました。 カンファレンスに行けば満員御礼、ベンダーのブースには人だかり、書店にも関連の書籍がちらほらと。 SOAP、SOAP with attachments、JAX-RPC、WS-Security、WS-ReliableMessaging、WS-AtomicTransaction... 仕様書の山と格闘する日々でした。 あれから

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DockerビルドでPythonをソースからビルドするとGCCがSegmentation faultする話

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こんにちは!Qualitegプロダクト開発部です! 本日は Docker環境でPythonをソースからビルドした際に発生した、GCCの内部コンパイラエラー(Segmentation fault) について共有します。 一見すると「リソース不足」や「Docker特有の問題」に見えますが、実際には PGO(Profile Guided Optimization)とLTO(Link Time Optimization)を同時に有効にした場合に、GCC自身がクラッシュするケースでした。 ただ、今回はDockerによって問題が隠れやすいという点もきづいたので、あえてDockerを織り交ぜた構成でのPythonソースビルドとGCCクラッシュについて実際に発生した題材をもとに共有させていただこうとおもいます 同様の構成でビルドしている方の参考になれば幸いです TL;DR * Docker内でPythonを --enable-optimizations --with-lto 付きでソースビルドすると GCCが internal compiler error(Segmentati

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