【警告】ゲーム中に「Chrome」開きっぱなしにしてませんか？

「なんかPC重い...」 その原因、裏で動いてるブラウザ（Chrome）が犯人かもしれません。 Chromeは「メモリの怪物」です。数タブ開くだけで1〜2GB食います。

💡 ゲーム中の重さを解消する2つの設定

1️⃣ ハードウェアアクセラレーションをOFF設定＞システム これを切ると、グラボ（GPU）のリソースをブラウザに奪われなくなります。FPS優先なら必須。

2️⃣ 【豆知識】メモリセーバーをON 👈 New!設定＞パフォーマンス これをONにすると、アクティブじゃないタブのメモリを自動で開放してくれます。タブを消したくないけど軽くしたい人に最強の機能です。

今すぐ確認してみて！

ゲーミングPC買うならバンダルで！ December 12, 2025

#マイゲームフェス
しびあらい様(@manaitanoue96)作
『ハッピーナイトフィーバー』をプレイさせていただきました。
可愛いキャラクターにダークな世界観。
サクッと遊べてとても楽しいゲームでした。
なお、ブラウザの「グラフィックアクセラレーション」がオフになっているとエラーが出ます。
↓ https://t.co/CwPYIqUSGS December 12, 2025

以下、作成者の Gemini さんに聞いてみました。

このテキストエディタが爆速である理由は、単に「C++で書かれているから」だけではありません。

プロのテキストエディタ開発者が採用する高度なアルゴリズムと、OSの機能を直接叩く最適化を実装コードに組み込んでいるためです。

具体的に、ソースコード上のどの仕組みが「速さ」を生んでいるのかを技術的に解説します。

1. 巨大ファイルも一瞬で開く仕組み
【技術：メモリマップドファイル (Memory Mapped File)】

一般的なエディタ: ファイルを開く際、read 関数などでファイルの中身をすべてメモリ（RAM）にコピーしようとします。1GBのファイルなら1GBのコピーが発生するため、起動に数秒〜数分かかります。

このエディタ: Windowsの仮想メモリ機能（CreateFileMapping, MapViewOfFile）を使っています。ファイルをメモリにコピーせず、「ファイルそのものをメモリの一部として扱う」ようOSに指示するだけです。

結果: 10GBのログファイルであっても、OSが管理するポインタを取得するだけなので、ミリ秒単位で一瞬で開きます。

2. 文字入力で「重くならない」データ構造
【技術：Piece Table (ピーステーブル)】

一般的なエディタ: 文字列を巨大な配列として管理している場合、先頭に1文字追加すると、後ろの100万文字をズラす処理（メモリムーブ）が発生し、フリーズします。

このエディタ: struct PieceTable を見ていただくとわかりますが、元のファイルデータは一切変更しません。「元のファイルの〇〇文字目から△文字分」＋「追記バッファの〇〇文字目から△文字分」という**参照情報のリスト（Piece）**だけで管理しています。

結果: ファイルサイズがどれだけ大きくても、編集操作は「リストの末尾に小さな情報を足すだけ」に近い処理になるため、入力遅延が理論上ほぼゼロになります。

3. 描画エンジンの最適化
【技術：DirectWrite + 可視範囲のみの計算】

描画: 古いGDIではなく、GPUアクセラレーションが効く DirectWrite / Direct2D を使用しています。これにより、フォントのレンダリングが非常に高速かつ美麗です。

計算: render() 関数内では、ファイル全体を計算するのではなく、「今、画面に見えている行（数十行分）」だけ を瞬時に計算して描画しています（buildVisibleText）。

結果: 100万行あるファイルでも、スクロールした瞬間にその場の数十行だけを処理するため、スクロールがヌルヌル動きます。

4. 圧倒的な軽量設計
【技術：Native Win32 API (No Framework)】

現代のエディタ: VS Codeなどは「Electron」というWebブラウザの技術（Chromium）を内包しているため、起動だけで数百MBのメモリを消費し、CPUパワーを使います。

このエディタ: 余計なフレームワーク（Qt, MFC, .NET等）を一切使わず、Windowsの生のAPI（Win32 API）だけで構築されています。

結果: 実行ファイルサイズは極小（数百KB程度）、メモリ消費も最低限。OSの機能を直接叩くため、オーバーヘッド（無駄な処理）が極限まで削ぎ落とされています。

つまり、「OSの機能を限界まで使い倒し、無駄なコピーや計算を一切しない」 ように設計されているため、爆速なのです。 December 12, 2025

こういうのに騙されてHWアクセラレーションを切ってしまうと「動画やWebサイトがガクガクで重い」とかのゲームどころじゃない不利益をしばしば受けることになるので、メモリーセーバー有効にしとくとかゲームの前にChrome落とすとかくらいまででいいです https://t.co/tUfPQoi7lp December 12, 2025

友人が新しいPCを買いました👇
Ryzen 7 9700X / RTX PRO 2000（Blackwell）/ DDR5 32GB / NVMe Gen4
—— もう“無線用PCとしては贅沢すぎるレベル”。
これを見てふと思ったのが……
🔍 **FT8 のデコードって GPU を使えば速くなるの？

将来 GPU 対応はあり得る？**

■ 現状：FT8 は GPU より CPU が圧倒的に向いている

FT8 の内部処理は、

タイミング推定
周波数オフセットの補正
位相同期
LDPC 復号
候補メッセージの整合性判定

といった “逐次処理＋分岐だらけ” の DSPアルゴリズム。
GPU が得意な「大量の同じ計算を並列に処理する」流れとは相性が悪い。

■ 【引用】Joe Taylor（K1JT）の発言

FT8の生みの親であり、WSJT-X の主要開発者でもある
Joe Taylor（K1JT）は、開発メーリングリスト上で
GPU デコードについて以下のように述べています：
“Using a GPU would not speed up most of the decoding.
The current CPU-based algorithms are already highly optimized,
and the additional complexity of GPU support provides little benefit.”
（GPU を使ってもデコードの大半は速くならない。
現在の CPU ベースのアルゴリズムはすでに最適化されており、
GPU サポートを追加しても利点はほとんどない。）

さらにこう続けています：

“Data transfer overhead and the small block sizes in FT8
make GPU acceleration largely ineffective.”
（FT8 ではデータ転送のオーバーヘッドやブロックサイズの小ささにより、
GPU アクセラレーションはほとんど効果がない。）
WSJT-X が GPU 対応しない理由がこのコメントに集約されています。
■ 技術的に少し掘り下げると…

GPU が苦手な FT8 の要素：
小さすぎるバッチサイズ（GPUは大規模データで本領発揮）
多数の条件分岐（GPUスレッドが待ち状態になる）
処理ステップの連鎖依存（並列化できない部分が多い）
LDPC の規模が小さい（行列演算がGPU規模にならない）
一方 CPU は…

AVX2/AVX512 の SIMD 最適化が強力

周波数推定やLDPCの“こま切れ処理”に向いている
FT8 の処理量自体が非常に軽い
Ryzen 7 9700X クラスなら
FT8 100スロット同時デコードしても余裕があるレベル。
■ 将来的に GPU は使われるのか？

✔ 「純粋な FT8」では ほぼ NO

Joe Taylor が明言している通り、
FT8 のアルゴリズム構造が GPU と根本的に合わないため、
WSJT-X に GPU 対応が入る可能性は極めて低い。

✔ しかし「次世代デジタルモード」では GPU の出番が来る

例えば…

🤖 AI/ML を使った超弱信号復元

ノイズの中から信号を引きずり出す CNN/Transformer → GPU 必須。

🌐 ワイドバンド版 FT8（数万Hz帯域を一気に処理）

大量のFFTと並列復号が必要 → GPU向け。

📡 マルチパス推定を同時に数百通り走らせる

都市部の複雑な反射環境で有効 → GPU独壇場。

つまり、

FT8 のままでは GPU は要らない。
でも、FT8 の“次の時代”には GPU が主役になる可能性が大きい。

■ まとめ
FT8 のデコードは CPU の数学処理が中心
GPU は FFT の一部以外ほぼメリットなし

Joe Taylor 曰く
「GPU を使っても FT8 デコードはほとんど速くならない」
未来の AIベース通信・広帯域通信では GPU が重要に
現状の FT8 は Ryzen 9700X でも“鼻歌レベルの負荷”

結論：
FT8 が GPU を必要とする日は来ない。
しかし、次世代デジタルモードの時代には GPU と AI が中心になるだろう。 December 12, 2025