AI・機械学習 NV-Tesseractは株価を当てられる？ソニー・トヨタなど5銘柄とUSD/JPYで検証
実験機: Core i7-14700F、RTX 5070 Ti 16 GB、RAM 32 GB環境: Windows 11、WSL 2、Ubuntu 26.04 LTS、Python 3.12.14、PyTorch 2.12.1+cu130...
RTX 5070 Ti
AI・機械学習 
AI・機械学習 NV-TesseractはWSL2＋RTX 5070 Tiで動く？時系列予測と異常検知を実測
実験機: Core i7-14700F、RTX 5070 Ti 16 GB、RAM 32 GB環境: Windows 11、WSL 2、Ubuntu 26.04 LTS、Python 3.12.14、PyTorch 2.12.1+cu130...
AI・機械学習 RTX 5070 Tiでローカル画像生成：SD-Turboを1・2・4・8 stepで実測
環境: RTX 5070 Ti 16GB / WSL2 / PyTorch 2.13.0+cu130 / Diffusers 0.40.0SD-TurboをRTX 5070 Tiで動かしました。512×512画像の生成は、読み込みとウォーム...
AI・機械学習 VRAM 16GBでローカルLLMは何Bまで動く？Ollamaの4B・8B・12Bを実測
GPU: NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 16GB / WSL2 Ubuntu / Ollama 0.32.15RTX 5070 Tiの16 GBで、Gemma 3 4B、Qwen 3 8B、Gemma 3 12Bを動...
AI・機械学習 batch sizeは大きいほど速い？RTX 5070 Tiでthroughput・VRAM・CUDA OOMまで実測
PyTorch 2.13.0+cu130GPU: RTX 5070 Ti 16 GB / WSL2 Ubuntu 26.04FashionMNISTのCNNで、一度に学習させる画像の枚数を32枚から8192枚まで増やしました。速くなったのは...
AI・機械学習 PyTorch混合精度は常に速い？RTX 5070 TiでFP32・TF32・FP16・BF16を各5回比較
PyTorch 2.13.0+cu130GPU: NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 16 GB / WSL2 Ubuntu 26.04FashionMNISTのCNNに混合精度学習のAMPを入れてみました。このモデルでは...
AI・機械学習 Windows 11＋WSL 2でPyTorchからRTX 5070 Tiを使う：CUDA確認からCPU/GPU実測まで
実験機: Core i7-14700F、RTX 5070 Ti 16 GB、RAM 32 GB環境: Windows 11、WSL 2、Ubuntu 26.04 LTS、Python 3.14.4、PyTorch 2.13.0+cu130W...