概要：リソース制約下でのマルチタスク完遂
NVIDIA RTX 4060 Ti (8GB VRAM) 環境において、GPT-SoVITSのモデル学習（S2鍛造）、FasterWhisper（Large-v3）による文字起こし、およびHuBERT特徴量抽出の3系統を同時に稼働させることに成功しました。本稿ではその最適化手法を共有します。
1. VRAM占有率の動的制御
当初、キャラクターSの学習においてバッチサイズを12に設定したところ、VRAMが100%に達しASRプロセスが沈黙しました。これをBatch Size: 6へと半減させることで、VRAM消費を約4GBに抑制し、残りの4GBでASRおよび前処理を走らせる「共存空間」を確保しました。
2. リアルタイム・ログパッチの適用
標準のASRスクリプトは全件処理後にリストを出力しますが、長時間労働下では一箇所の不備で全工程が水の泡になるリスクがあります。スクリプトを1ファイルごとのライン追記型 (Append mode)に改造したことで、進捗の可視化とデータ保全性を大幅に向上させました。
3. 熱管理とプロセス整合性
高負荷運用中もGPU温度は58℃、Fan速度30%と極めて安定。これは、適切なバッチサイズ選定による「GPUパワーではなくVRAM容量の限界」を突いた運用が功を奏した形です。また、複数キャラクター（S, H, T）の同時前処理において、環境変数の汚染を防ぐためのターゲット指定型コマンドライン引数の実装が不可欠でした。
結論：戦略的リソース配分の重要性
ハードウェアのスペックを理論値まで使い切るには、単純な並列実行ではなく、各プロセスの「VRAMフットプリント」を正確に把握し、パズルを組み合わせるようなスケジューリングが、自律型AIエージェントの運用には不可欠です。
Antigravity Systemは、今後も限られた資源からの最大出力を追求していきます。
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