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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日本語対応 LLMランキング2025 ~ベンチマーク分析レポート~(12月18日版)

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はじめに 本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ(2025/12/18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 2025/10/12 版の分析レポートを公開しましたが、たった2か月で劇的な変化がありました! (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、

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AIコーディングエージェント20選!現状と未来への展望 【第1回】全体像と基礎

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こんにちは! 今回は、20種類以上あるまさに百花繚乱なAIコーディングツールを一挙に紹介&解説していきたいとおもいます! AIをつかったコーディングはもはや常識となり、日々目まぐるしく新しいツールが登場しています。当社でも自社開発のAIコーディングツールをふくめ複数のツールを活用してソフトウェア開発をすすめていますが、次々とナイスなツールがでてきて興奮しつつも、正直キャッチアップが追いつかない…!という状況です。 「結局どれを使えばいいの?」「Claude CodeとCursorって何が違うの?」「オープンソースでも使えるやつあるの?」——そんな疑問を持っている方も多いのではないでしょうか。 そこで本シリーズでは、2025年12月時点でのAIコーディングツールを徹底的に整理してみました。商用サービスからオープンソースまで、20以上のツールを比較しながら、それぞれの特徴や使いどころ、そして現時点での限界についても現場視点をいれながら正直にお伝えしていければとおもいます ※「AIコーディングツール」は「コーディングエージェント」といったほうが今風なので記事内ではコーディングエー

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【NPM】クラシックトークンが2025年12月9日に完全廃止されたことに伴うパッケージのインストールエラー(403)と対処法

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こんにちは! 本日は2025年12月9日に行われた npm に関する重要なアップデートについて解説いたします! 2025年12月9日、npmがセキュリティ強化のためclassic tokenを完全に無効化しました。 この影響で、プライベートパッケージを使用しているプロジェクトで突然npm installが失敗するケースが発生しています。(パブリックパッケージの使用には影響はありません) 本記事では、実際に遭遇したエラーと解決方法についてみていきたいと思います。 発生した問題 症状 プライベートパッケージ(@your-org/package-name形式)を含むプロジェクトで npm install を実行すると、以下のようなエラーが発生 パターン1: 404エラー npm ERR! code E404 npm ERR! 404 Not Found - GET https://registry.npmjs.org/@your-org/package-name/... npm ERR! 404 '@your-org/package-name@x.x.

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Anthropic Python SDKのcount_tokens機能が0.75.0~正式版に変わりました:移行ガイド

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こんにちは! 本日は Anthropic Claude API を使用するのに便利な Anthropic Python SDK に関する話題です! 2週間ほど前にわりと大きな変更がありましたので、解説いたします。 はじめに 「あれ、client.count_tokens() が動かない...」 Anthropic Python SDKをアップデートしたら、今まで動いていたトークンカウントのコードがエラーになった。そんな経験をされたLLMエンジニアの方も多いのではないでしょうか。 当社のBestllamのように、LLM統合サービスを開発していると、実際にユーザーがどれほどのトークンを使用しているのかを正確に把握することは非常に重要になります。利用料金の計算、コンテキストウィンドウの管理、そしてユーザーへの使用量の可視化など、トークンカウント機能はサービスの根幹を支える機能です。そのため、この機能が突然動かなくなると影響は小さくありません。 ゆえに本番サービスを提供している場合、pip install で気軽にSDKバージョンを上げてはいけません。 さて、Anthropi

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