Verantyx Compatibility & Hardware Guide

Verantyx is designed to be lightweight, portable, and GPU-free. Unlike Large Language Models (LLMs) that require massive VRAM and expensive GPUs, Verantyx runs efficiently on standard CPUs.

🚀 Key Advantage: CPU-Only Inference

Verantyx does NOT require a GPU.

Because Verantyx uses Symbolic Reasoning (Truth Tables, Kripke Semantics, Logic Puzzles) rather than Neural Networks, it operates entirely on the CPU. This makes it accessible on:

✅ Standard Laptops (MacBook Air, Surface, etc.)
✅ Cheap Cloud Instances (AWS t2.micro, Google Colab CPU tier)
✅ Edge Devices (Raspberry Pi 4/5, Jetson)
✅ Legacy Hardware (Older PCs)

🖥 System Requirements

Component	Minimum Requirement	Recommended
OS	Windows, macOS, Linux	Linux (Ubuntu 20.04+) or macOS
CPU	Any x86_64 or ARM64 CPU	Multi-core (4+ cores) for parallel solving
RAM	2 GB	8 GB+ (for large Knowledge Base loading)
Disk	500 MB	1 GB (SSD recommended for DB access)
GPU	None	None (Not used)
Python	3.10	3.13

🌍 Verified Platforms

We have confirmed Verantyx runs successfully on the following environments:

🍎 macOS

Apple Silicon (M1/M2/M3): Native support. Extremely fast due to high single-core performance.
Intel Mac: Supported.

🪟 Windows

Windows 10/11: Supported via standard Python installation or WSL2.
PowerShell / CMD: Fully supported.

🐧 Linux

Ubuntu / Debian: Native support. Ideal for servers.
Google Colab (Free Tier): Works perfectly without connecting to a GPU runtime.

⚡ Performance Characteristics

Startup Time: < 1 second (Instant DB mapping).
Inference Speed: Milliseconds for propositional logic; < 10 seconds for complex modal logic searches.
Memory Footprint: The binary model (verantyx_model.bin) is ~120MB. Runtime memory usage depends on the size of the loaded Knowledge Base but typically stays under 1GB.

❓ FAQ

Q: Can I use a GPU to speed it up? A: No. Since the logic is symbolic (discrete mathematics), GPUs do not provide an advantage. Verantyx is optimized for CPU logic operations.

Q: Does it work offline? A: Yes. Once installed, Verantyx requires no internet connection. All logic solvers and the Knowledge Base are embedded locally.

Q: Can I run it on a Raspberry Pi? A: Yes. As long as you can install Python 3.10+, Verantyx will run. It's perfect for offline logic verification on edge devices.

対応機種・動作環境ガイド

Verantyx は 軽量・ポータブル・GPU不要 を設計思想としています。大量の VRAM を必要とする大規模言語モデル（LLM）とは異なり、Verantyx は一般的な CPU 環境で効率的に動作します。

🚀 最大の利点：CPU のみで推論可能

Verantyx は GPU を一切必要としません。

Verantyx はニューラルネットワークではなく、記号推論（Symbolic Reasoning）（真理値表、クリプケ意味論、論理パズル）を使用するため、すべての計算は CPU 上で行われます。そのため、以下の環境でも快適に動作します。

✅ 一般的なノートPC（MacBook Air, Surface など）
✅ 安価なクラウドインスタンス（AWS t2.micro, Google Colab CPU枠）
✅ エッジデバイス（Raspberry Pi 4/5, Jetson）
✅ 古いPCハードウェア

🖥 システム要件

コンポーネント	最小要件	推奨環境
OS	Windows, macOS, Linux	Linux (Ubuntu 20.04+) または macOS
CPU	任意の x86_64 / ARM64	並列ソルバー用のマルチコア (4コア以上)
メモリ (RAM)	2 GB	8 GB以上 (大規模な知識ベース展開用)
ディスク	500 MB	1 GB (DBアクセスのためSSD推奨)
GPU	不要	不要 (使用しません)
Python	3.10	3.13

🌍 動作確認済みプラットフォーム

以下の環境での動作を確認しています。

🍎 macOS

Apple Silicon (M1/M2/M3): ネイティブ動作。シングルコア性能が高いため非常に高速です。
Intel Mac: 動作確認済み。

🪟 Windows

Windows 10/11: 標準の Python または WSL2 で動作します。
PowerShell / CMD: 完全対応。

🐧 Linux

Ubuntu / Debian: ネイティブ動作。サーバー用途に最適です。
Google Colab (無料枠): GPU ランタイムに接続せずに動作します。

⚡ パフォーマンス特性

起動時間: 1秒未満（DBマッピングは一瞬です）。
推論速度: 命題論理ならミリ秒単位。複雑な様相論理探索でも数秒以内。
メモリ使用量: バイナリモデル (verantyx_model.bin) は約 120MB です。実行時のメモリ消費は通常 1GB 未満に収まります。

❓ よくある質問 (FAQ)

Q: GPU を使えば速くなりますか？ A: いいえ。論理演算は離散数学的な処理であり、GPU の並列演算の恩恵を受けにくいため、CPU 向けに最適化されています。

Q: オフラインで動きますか？ A: はい。 インストール後はインターネット接続を必要としません。すべてのソルバーと知識ベースはローカルに内蔵されています。

Q: Raspberry Pi で動きますか？ A: はい。Python 3.10 以上が動く環境であれば動作します。オフラインでの論理検証デバイスとしても最適です。