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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その処理、GPUじゃなくて勝手にCPUで実行されてるかも  ~ONNX RuntimeのcuDNN 警告と対策~

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こんにちは! 本日は、ONNX RuntimeでGPU推論時の「libcudnn.so.9: cannot open shared object file」エラーの解決方法についての内容となります。 ONNX Runtimeを使用してGPU推論を行う際、CUDAプロバイダの初期化エラーに遭遇することがありますので、このエラーの原因と解決方法を解説いたします。 エラーメッセージの詳細 [E:onnxruntime:Default, provider_bridge_ort.cc:2195 TryGetProviderInfo_CUDA] /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/provider_bridge_ort.cc:1778 onnxruntime::Provider& onnxruntime::ProviderLibrary::Get() [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : Failed to load

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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3回 クライアントとサーバーのドメイン参加

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こんにちは、今回はシリーズ第3回クライアントとサーバーのドメイン参加について解説いたします! はじめに こんにちは!シリーズ第3回「クライアントとサーバーのドメイン参加」へようこそ。 前回(第2回)では、Active Directoryドメイン環境の構築手順について、ドメインコントローラーのセットアップからDNS設定まで詳しく解説しました。ドメイン環境の「土台」が整ったところで、今回はいよいよ実際にコンピューターをドメインに参加させる手順に進みます。 「ドメインユーザーアカウントを作ったのに、なぜかログインできない」「新しいPCを追加したけど、ドメイン認証が使えない」といった経験はありませんか?実は、Active Directoryの世界では、ユーザーアカウントを作成しただけでは不十分で、そのユーザーが使用するコンピューター自体もドメインに「参加」させる必要があるのです。 本記事では、このドメイン参加について、単なる手順の説明にとどまらず、「なぜドメイン参加が必要なのか」「裏側で何が起きているのか」という本質的な仕組みまで、初心者の方にも分かりやすく解説していきます。Win

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こんにちは、株式会社Qualiteg コンサルティング部門です。 昨今、生成AIの急速な進化により、ソフトウェア開発の在り方が根本から変わりつつあります。2024年にはClaude、GPT-4、Geminiなどの大規模言語モデルがコード生成能力を飛躍的に向上させ、GitHub CopilotやCursor、Windsurf等の開発支援ツールが実際の開発現場で広く活用されるようになりました。さらに、Devin、OpenAI Canvas、Anthropic Claude Codingといった、より高度な自律的コーディング機能を持つAIエージェントも登場しています。 このような技術革新を背景に、当部門では今後のソフトウェア産業の構造変化について詳細な分析を行いました。本シリーズでは、特に注目すべき変化として、従来1000人月規模を要していた企業向けSaaSプラットフォームや、基幹システムが、AIエージェントを効果的に活用することで、わずか2-3名のチームが数日から数週間で実装可能になるという、開発生産性の劇的な向上について考察してまいります。 これは単なる効率化ではなく、ソフトウェア

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NVIDIA GeForce RTX 50xx with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. が発生したとき

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こんにちは、PyTorch 2.6.0 環境で以下のような問題が発生したときの対処方法について解説いたします。 NVIDIA GeForce RTX 5090 with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_50 sm_60 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90. 他のBlackwell GeForce の場合は以下のようなメッセージとなります。 NVIDIA GeForce RTX

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