ComputeBuilder AI
クリーンUbuntuからGROMACSのGPU計算へ：ComputeBuilder AIで構築からSlurmまで
DGX Spark上のComputeBuilder AIに日本語で相談し、RTX PRO 6000 Blackwellのドライバー、CUDA、GROMACS、Slurmを構築。10個のプロンプト、実測結果、AIと内蔵手順の役割を動画とともに紹介します。
ローカルLLM
ComputeBuilder AI
日本語でGPU計算サーバーを構築する：ComputeBuilder AI実機検証
DGX Spark上のComputeBuilder AIに日本語で相談し、クリーンなUbuntuからH100×2のドライバー、HPC SDK、Quantum ESPRESSO、Slurmを構築。全8プロンプト、途中の失敗と修正、2GPU同時実行の根拠を動画とともに紹介します。
AI・ローカルLLM
A100 x4で大型ローカルLLMはどこまで使えるか: 実際の質問と回答例で比較
A100 80GB x4のGPUサーバで複数のローカルLLMを動かし、導入説明、障害メモ、要約、ブログ構成という実務寄りの質問で回答の違いを比較しました。
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。
AI・ローカルLLM
GLM-5.2 2bitはGPUサーバー運用AIに使えるか？ A100×4でDS4/Qwen3-14Bと比較
A100 80GB×4でGLM-5.2 2bit GGUFをロード・生成・OpenAI互換API応答まで確認。さらにDS4/Qwen3-14Bと、Slurm導入前判断、NVIDIA driver再インストール要求、vLLM OOMなど6つのGPUサーバー運用タスクで比較しました。
AI・ローカルLLM
GeForce RTX 4080 Super * 2のワークステーションにMIstral-NeMoをインストールしてChatを楽しむ
MIstral-NeMoはMIstral AI社が開発した12Bの大規模言語モデル（パラメーターの数が120億個）です。多言語で訓練されていますので、日本語でのやりとりも問題ありません。比較的入手が容易でそこまで高価でないGeForce RTX 4080...