Ken Hanabusa
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- November 28, 2025 17RTX PRO 6000 Blackwell サーバーエディションなどの NVIDIA GPU で、nvidia-smi を使って Power Limit（電力上限）を確認・設定する方法を初心者向けに解説します。min/max の確認から、複数 GPU をまとめて設定する手順まで紹介します。
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- November 24, 2025 55
かつてはTDP 300Wクラスが高性能GPUの標準でしたが、いまや RTX PRO 6000 Blackwell サーバーエディション 96GB 600W や H200NVL のような“600W級GPU”が登場し、熱と騒音の問題が一気にシビアになってきました。 本記事では、RTX PRO 6000 Blackwell 4GPUマシンでパワーリミットを300〜600Wに振りながら、トークンあたり性能、GPU電力、サーバー全体の消費電力、ファン回転数がどう変化するかを実測しています。 ソースコードやスクリプト一式はGitHubリポジトリとして公開中です。
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- November 20, 2025 5Li金属とLLZO固体電解質のDOSを、Quantum ESPRESSO 7.4.1＋H200 NVL GPUで可視化。入力ファイルと実測ログ付きで、電子を通す／遮る材料の違いを一目で確認できます。
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- November 12, 2025 10
LLZO/Li界面モデルを構築し、ML-IAP(Allegro)学習に必要なDFTデータをQEで生成。エネルギー・力・応力を揃えた高品質データセット作成手順を解説。
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- November 12, 2025 28
LLZO-Li界面のデンドライト成長解析を、DeepMDから次世代ML-IAP(Allegro)へ刷新。E(3)等価性とGPUスケーリングでAI分子動力学を大幅加速。
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- November 12, 2025 7
GPU最適化QEでDFTデータを作成し、AllegroでML-IAPを学習。H200 NVLでDeepMD比1.7〜2倍の性能を達成した次世代AI-MDワークフローを紹介。
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- November 12, 2025 8AllegroモデルをLAMMPS(Kokkos)で実行し、大規模LLZO/Li界面AI-MDを8GPUで高速化。Li拡散経路を“回せる3D”で可視化する最新結果を公開。
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- November 07, 2025 23
GPU最適化したQuantum ESPRESSOでLLZO/Li界面のジオメトリ最適化を実行。大量DFTデータ取得＋Allegro対応学習準備をシンプルに紹介します。
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- October 30, 2025 27
LLZO-Li界面におけるリチウムデンドライト成長を、AIポテンシャルDeepMD から ML-IAP(Allegro) への移行観点で解析。次世代AI-MDワークフローの出発点を掘り下げます。
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- October 30, 2025 37
LLZO／Li界面モデルを構築し、DOS・PDOS解析を通じて電子構造の特徴を抽出。ML-IAP(Allegro)への学習データ準備として優れた材料科学ワークフローを紹介します。
