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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PII検出の混同行列では見えないもの ― 認識器間衝突と統合テスト

PII検出の混同行列では見えないもの ― 認識器間衝突と統合テスト

こんにちは!Qualiteg研究部です! 個人情報(PII: Personally Identifiable Information)の自動検出は、テキスト中から特定の表現を抽出し、それがどの種類のPIIに当たるかを判定する問題として捉えることができます。 電話番号、人名、口座番号、金額表現など、検出対象のPIIタイプが増えるにつれて、単一の手法ではカバーしきれなくなり、性質の異なる複数の認識器(Recognizer)を組み合わせるマルチレイヤー構成が採用されるのが一般的です。 本稿で想定しているのは、ユーザーが海外製LLMにチャットを送信する直前に、その内容に個人情報や機密情報が含まれていないかをリアルタイムに検査するユースケースです。 この場面では、検出精度だけでなく、送信体験を損ねない速度が不可欠です。 高精度なLLMやBERT系モデル、NERベースの手法は有力ですが、送信前チェックの第一層として常時適用するには、レイテンシやコストの面で不利になることがあります。 そのため、本システムでは、正規表現、辞書、軽量なルールベース認識器を組み合わせた超高速な第一層を設け、そ

By Qualiteg 研究部, Qualiteg AIセキュリティチーム
日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(3月6日版)

日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(3月6日版)

はじめに 本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ(2026/3/6版)に基づいて、日本語対応LLMの性能を総合的に分析したものです。 前回は 2025/12/18 版の分析レポート を公開しましたが、約3か月でまたもや大きな変動がありました! (定期的に最新LLMランキングを更新してまいります。当社のX(旧Twitter)をフォローいただくことで更新情報を受け取り可能です) Nejumi Leaderboard 4は、日本語タスクにおけるLLMの性能を多角的に評価する信頼性の高いベンチマークとして知られています。 本分析では、商用APIモデルとオープンモデルの両方を対象に、それぞれの特徴や傾向を詳しく見ていきます。 オープンソースモデルについて Weightがオープンなモデルは場合によっては「オープンソースモデル」、「OSSモデル」と呼ばれますが、モデルによっては「オープンソース」と呼ぶには不十分な場合があるため本稿では、「オープンソースモデル」ではなく「オープンモデル」と表現しています。 ベンチマーク分析について 本レポートは

By Qualiteg コンサルティング, Qualiteg プロダクト開発部
日経トレンディ 2026年4月号に Bestllam の広告を掲載しました

日経トレンディ 2026年4月号に Bestllam の広告を掲載しました

こんにちは! このたび、日経トレンディ 2026年4月号(2026年3月4日発売、雑誌)に、当社のエンタープライズ向け統合型AIプラットフォーム「Bestllam」を掲載しました。 日経トレンディ(雑誌)は全国の書店・コンビニエンスストアにてお買い求めいただけますので、お手に取った際はぜひご覧くださいませ。 Bestllam とは? Bestllam は、「チャットで指示するだけ。仕事が終わっている。」をコンセプトに開発した、エンタープライズ向けの統合型AIプラットフォームです。 主な特長 20種類以上のLLMを、契約一本で OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini をはじめ、DeepSeek、Qwen、Llama など商用・オープンソース合わせて20種類以上のLLMを1つの契約で利用できます。各プロバイダと個別に契約を結ぶ手間が不要になります。 6つのLLMに同時質問して、最適な答えを選択 同じ質問を複数のLLMに一括投げかけ、回答を比較・検討できます。各モデルの得意・不得意を活かすことで、重要な意思決定や精度が求められる業

By Qualiteg ビジネス開発本部 | マーケティング部
AIプラットフォーマーの垂直統合と、残された戦略オプション

AIプラットフォーマーの垂直統合と、残された戦略オプション

こんにちは! Qualitegコンサルティングチームです! 2026年現在、LLMの最大のユースケースの一つはコーディングだと考えています。実際、Menlo Venturesの調査でもコーディングはエンタープライズAI活用の代表的ユースケースとして位置づけられています。 そして、それにきづいたAIプラットフォーマー各社は自前のAIコーディングツールを次々と発表し人気を博しています。 逆にいえば、そのユースケースを早期に発見しプロダクト化してきた"コーディングSaaS"の開発企業は「胴元」であるAIプラットフォーマーが自分たちのSaaS領域に進出してきているわけで気が気でないでしょう。 ということで、本日はAIプラットフォーマーによる垂直統合と、私たちの取りうる戦略オプションについて考えてみたいと思います。 さて、2025年は、AIコーディングエージェント市場の勢力図が決定的に書き換えられた年でした。 Anthropicの「Claude Code」は2025年2月のリサーチプレビューから始まり、わずか半年で年換算ランレート(ARR)10億ドルに到達。 2026年初頭のア

By Qualiteg コンサルティング