IT
「バイト列」とは何か――基礎から実践、注意点まで徹底解説（ITエンジニア向け）
はじめに — バイト列を理解する重要性 バイト列（byte sequence）は、現代のコンピュータ技術における最小単位（実務上の扱い）として頻繁に登場します。ファイルやネットワークの送受信、暗号、文字エンコーディング、 […]
ビット列の深層解説：表現・演算・応用と実務上の注意点
はじめに コンピュータや通信における最小単位であるビットと、それが連なった「ビット列」は、データ表現、演算、圧縮、通信プロトコル、暗号など幅広い分野の基盤です。本稿ではビット列の基礎から実務で押さえるべき注意点までを体系 […]
バイナリ表現を徹底解説：二進数の基礎から符号化、IEEE754、実践テクニックまで
はじめに — バイナリ表現が意味するもの コンピュータは電気的なオン／オフの状態を基本として情報を表現します。この“オン／オフ”を0と1の二つの値で表したものが二進法（バイナリ）です。バイナリ表現は単なる数値表現に留まら […]
バイナリ形式とは何か：基礎から実践、解析・セキュリティ・互換性のポイント
概要：バイナリ形式の定義と重要性 バイナリ形式とは、情報をビット（0と1）の列として格納・伝送する方法の総称です。コンピュータ内部ではすべてが二進表現で扱われるため、ファイル、ネットワークプロトコル、メモリ上のデータ構造 […]
推論用GPUの選び方と最適化ガイド — 性能・コスト・運用の実務ポイント
はじめに 生成系AIや自然言語処理、推論サービスの普及に伴い、「推論用GPU（Inference GPU）」の重要性が増しています。本稿では推論用GPUの基本概念からハードウェア特性、ソフトウェア最適化、デプロイや運用の […]
訓練用GPUの選び方と最適化ガイド（2025年版）
はじめに — 訓練用GPUとは何か 訓練用GPUは、機械学習（特に深層学習）モデルの学習（トレーニング）に特化して使われるGPU（Graphics Processing Unit）を指します。CPUに比べて大量の並列演算 […]
学習用GPUの選び方と最適化完全ガイド：性能・精度・コストを徹底比較
学習用GPUとは何か — 基本概念と役割 学習用GPUは、機械学習・ディープラーニングモデルの訓練を高速化するために設計された演算資源です。CPUに比べて多数の演算ユニットを持ち、行列・テンソル演算を並列処理することで、 […]
人工知能向けGPUのすべて：選び方・仕組み・導入の実務ポイント徹底解説
はじめに 近年の生成AIや大規模モデルの普及により、GPU（Graphics Processing Unit）は単なるグラフィックス処理装置からAI処理の中核ハードウェアへと進化しました。本稿では「人工知能向けGPU」に […]
AI向けGPUの選び方と最適化：仕組み・性能指標・導入戦略を徹底解説
はじめに 近年の生成AIや大規模モデルの普及により、AI向けGPUは機械学習インフラの中核になりました。本コラムでは、AIワークロードに最適なGPUの選び方と、ハードウェア・ソフトウェア双方の最適化技術を技術的な視点から […]
ディープラーニングに最適なGPUの選び方と実践ガイド：性能・コスト・運用を徹底解説
はじめに ディープラーニング（DL）の研究や実用化が進む中で、GPUはモデル学習や推論の中核を担うハードウェアになっています。本コラムでは、GPUのアーキテクチャと性能指標、数値フォーマットとTensorコア、マルチGP […]