DeepSeek V4.1 Flash
DeepSeek V4.1 Flash、約0.42ドルでFortranを最大39.653倍高速化――7モデル完全ブラインド比較
DeepSeek V4.1 Flashへ3本の公開Fortranコードを各32分23秒、完全ブラインドで高速化させた。最大39.653倍、3本総合22.029倍で7モデル中3位。推定API費用は3本合計約0.42ドルだった。
Fortran
AIエージェント
GPT-6 Astraは公開重みLLMに勝てるか――3本のFortranコードCPU高速化を完全ブラインド評価
GPT-6 Astraへ3本の公開Fortranコードを各32分23秒、完全ブラインドで高速化させた。単体最高は49.72倍。しかし3本総合ではKimi K3が首位を守った。勝敗以上に、モデルごとの得意構造が見えた。
LLM
最大級LLMは小型ローカルLLMに勝てるか――5モデルによる3本のFortranコードCPU高速化を完全ブラインド比較
同じ3本の公開Fortran、同じ1,943秒、同じ40コア、完全一致。最大級3モデルに加えてQwen 27BとDS4 Q4を同条件で評価すると、小型モデルにも本格的な高速化はできたが、総合到達点には大きな差が出た。
LLM
公開重みLLMは最高級クラウドAIと互角なのか――Kimi K3とGPT-5.6 SolがFortranを23倍高速化
同じ公開Fortran、同じ1,943秒、同じ40コア、完全一致。勝者はGPT-5.6 Solだった。しかし公開重みのKimi K3との差は、わずか1.247%だった。
HPC・科学計算
GPU化の前に、CPUだけで約19.3倍高速化：近畿大学の研究用Fortranコード最適化事例
近畿大学の研究用Fortranコードを、Intel oneAPI MKL、OpenMP、計算条件間の依存関係を保った並列分割、CPUコアとメモリの配置、出力統合の改善により、同一40コア環境で399.60秒から20.73秒へ、約19.3倍高速化した事例です。
AI・ローカルLLM
GPUサーバーでローカルLLMはどこまで使えるか: 運用assistantからFortran/CUDA高速化まで
GPUマキシマイザー開発の一環として、巨大なローカルLLMをA100 GPUサーバー上で動かし、GPU運用assistant、agent loop、実Fortran/CUDA高速化支援までを検証しました。