台風で仕事が休みになりそうなので暇つぶしに。 3年くらい前に日本の半導体産業の近況をまとめたのですが、ここ数年で政治家の先生たちが何かに目覚めたらしく状況が大きく変わりつつあるので各社の状況をアップデート。 前回の記事 https://anond.hatelabo.jp/20200813115920 先端ロジック半導体■ JASM (TSMC日本法人) 熊本工場:28nm, 22nm (工場稼働時) / 16nm, 12nm (将来計画) 日本政府の補助金とソニー・デンソーの出資という離れ業により、業界人が誰も信じていなかったTSMCの工場進出が実現した。現在は建屋の建設が進んでおり、順調にいけば2024年内には量産開始となる。生産が予定されているプロセスはいずれも世界最先端に比べると古いものだが日本では最先端であり、HKMG(ハイケーメタルゲート、トランジスタの性能を上げる技術)やFin
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
CG総合&業界 本 本-Book アナトミー・イン・モーション:動きのビジュアルリファレンス - 動きのあるポーズ... 2025-09-10 動きのあるポーズ写真とイラストを掲載したアーティストのための「動きの人体解剖学」3dtotal書籍『Anatomy in Motion』の日本語版『アナトミー・イン・モーション:動きのビジュアルリファレンス』がボーンデジタルから2025年9月に発売されます! 続きを読む Blender チュートリアル チュートリアル-Tutorial Turning the Toyota MR2 into a MODERN CLA... 2025-09-10 架空のカーカスタムデザインなどを公開しているZephyr Designzが初のBlender制作タイムラプス動画を公開しました! 続きを読む Unreal Engine アセット アセット-Asset Ins
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ?というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 & OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
みなさまお元気ですか 暑さも少し落ち着いてきて、ようやく外に出てもいいかなという気になってきました。季節の変わり目体調には気をつけていきたいですね。 実は、一ヶ月くらい前に Linux PC を自作して Mac から移行しました。そのときの考え、その後の感想を残しておきます。 また、学んだことや作業のログを細かく残しておきたいと思います。(どこかの誰かが不安に思ったときに同じ失敗や疑問を経験した人がいて安心してもらえたら嬉しい) Ubuntu のインストール画面 (ベストオープンソースと開発しよう!) 目次 Mac をやめるきっかけ、経緯 Ubuntu に移行して一ヶ月の感想 おまけ1: どのような PC になったか おまけ2: 事前に学んだこと おまけ3: PC の組み立て おまけ4: Ubuntu のセットアップ 加筆/修正 指摘のあった誤字を修正 NVEnc について誤った内容があっ
2020年は自作PCシーンが大いに盛り上がり、話題に事欠かない年だった。そんな空気に感化されて、去年の11月頃、4年ぶりにゲーム用PCを新調した。 ステイホーム需要もあるのか、これまでになく自作PCへの関心が高まっていると感じる。また、PS5が品薄でなかなか手に入らなかったり、コンソール版Cyberpunk 2077が満足に動かなかったりして、PCを買いたいと考える方もいるかもしれない。 そのような、興味はあるが実際どうなのと思っている方、または数年前に自作経験のある復帰組(いわゆるSandy Bridgeおじさん)へのなにかの参考になるかもしれないので、小型ゲーミングPC自作について自分の意見を書こうと思う。 置き場がない! PCを買うとき、自分が最も困るのが置き場所。なので、机や棚に置ける小型のサイズ(SFF・スモールフォームファクタ)で自作するのが好きだ。小型PCは組立てが難しいとか
配信 まだ手元のパソコンでイベント配信してるんですか?クラウド上でTeamsを利用してOBSで配信した方が楽ですよ。 はじめに まだ手元のパソコンでイベント配信してるんですか?クラウド上でTeamsを利用してOBSで配信した方が楽ですよ。 配信のために高いパソコンや配信機材を買ったり、一人で頑張る必要が無くなります。 また。自宅のネットワーク環境を気にする必要がありません。 これまで手元のパソコンでイベント配信を運用してきて下記のような問題が発生しています。 配信するスタッフの確保問題(ほぼ趣味) 同等の環境を冗長することが難しい そのため当日の交代が出来ない イベント運用側としては頭の痛い問題です。 要は手離れができないです。 これらを解決する方法としてクラウド上のIaaSを利用しスタッフ共同運用を行えば解決できると考えています。 配信している方の一部には、すでにクラウド上から配信を行っ
2022年8月23日に無料公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、「ボールで遊ぶ猫」「森の中を走る犬」といった指示を与えると指示通りの画像を出力してくれます。Stable Diffusionはデモページで画像生成を試せる他、NVIDIA製GPUを搭載したマシンを用いてローカル環境で実行することも可能です。しかし、デモページは待ち時間が長く、NVIDIA製GPUは所持していない人も多いはず。Googleが提供しているPython実行環境「Colaboratory」を利用すれば、NVIDIA製GPUを所持していなくともStable Diffusionを待ち時間なしで実行する環境を無料で整えられるので、実際に環境を構築する手順や画像を生成する手順を詳しくまとめてみました。 Stable Diffusion with 🧨 Diffusers https://huggingf
Apple の iPhone や Mac で試用される AX チップ、M1 チップ、Android スマートフォンの多くが試用している Snapdragon、その他さまざまなシーンで採用されている Arm アーキテクチャを持つ ARM ホールディングス。そのライセンス権利を独占的に与えられた中国合弁企業が乗っ取られ、権利を奪ったまま独立を宣言してしまったことをSemiAnalysisが伝えている。 簡単に説明すると、Arm の中国における権利をもった会社の CEO が背任行為を行っており、Arm は解任しようとしたが中国の制度上の問題で失敗し、CEO は中国における顧客、売上を奪って独自製品を開発するまでの力を持つに至り、独立したという状態になるようだ。 詳細に経緯を説明していくと、下記のようになる。 Arm はもともとイギリスの企業だったが、2016年に日本のソフトバンクに買収された。
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは? CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 (SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。) 本記事について 本記事はCPUとG
みなさんBlenderやってますか?? 私は大好きです。 どうも花田です。前にもBlenderについて書きましたが、今回は挫折した、若しくはBlender分からんッッ! って人に話します。 Blender日本語で解説してくれている人いるよ~ います。 中でも、本当に本当に初期にお世話になった人たちを2人紹介します。 M design - YouTube 話してくれる声は少なめで、動画を止めてゆっくり進めていく方式です。 情報量が少なく、作っている動画なので見よう見まねでできました。 3D Bibi - YouTube 簡単なモデルを細かく教えてくれるため、モデルが挫折しない。 YouTubeでBlenderで検索すると他の動画も沢山出てきます。 作りたいものを作りたいんだ! 作りたいものを検索しても、日本語版が出てこない… 英語版を見て、挫折してしまった人も多いのではないでしょうか。 Bl
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース
Business Insider Japan/小林優多郎ChatGPTに世間が沸いている。 長年この分野を見てきた者としては「ちょっと沸きすぎ」のようにも見える。深層学習を使った会話ロボットは、何もChatGPTが初めてというわけではない。 ところが、世界中が驚かざるを得ないゲームチェンジャーが現れた。 その名も「FlexGen」と言う。2月15日に公開された。 特筆すべきは、FlexGenが、ChatGPTなどの大規模言語モデルを「従来の100倍高速に動かせる」上に、NVIDIA Tesla T4という、わずか16GBのメモリーしかないGPUでその性能を使えるということだ。 つまり、大規模言語モデルを秋葉原で売っているパソコン程度で動かせる新しいフレームワークが登場したことになる。 このインパクトがどれほどすごいのかを解説してみよう。 目次: 「Google翻訳」と「大規模言語モデル」は
【渡辺明名人】37歳。名人・棋王・王将の三冠を保持し、現将棋界の序列1位。近年はコンピュータ将棋(AI)を用いての綿密な研究でも知られる。ほとんどの棋士を相手に勝ち越し「現役最強」とも言われるが、棋聖戦五番勝負では藤井聡太棋聖に挑戦して敗れた。 (7月某日、LINEにて、渡辺名人が研究用の新しいマシンの購入を検討しているという話になり) 渡辺 将棋ソフト用のパソコンと最新のソフト事情について教えてもらいたいんですけど。 松本 それなら水匠開発者の杉村達也さんが適任です。ご紹介しますよ。 渡辺 ディープラーニング系のソフトってなに?ってところですよ、私は(笑) 松本 ますますちょうどいい。私もそのあたり、さっぱりわからないので(笑)。ところで新しいマシンを買うのだと、たとえば藤井聡太さんみたいなモデルはCPUだけで50万円らしいですね。 松本 ということは、トータルで予算80万円ぐらいですか
はじめに Blender。めっちゃ楽しいです。 仕事が終わって帰ってきてから、ほぼ朝の時間までBlenderにひたすら打ち込んで 休日の大半もBlenderに捧げるような生活をここ3週間くらい続けてきました。 ここまでの学びの整理と、Blender布教のために この記事に概要をまとめたいと思います。 Blenderの世界観 Blenderを始めるにあたって、まず第一にぶち当たる壁として 「3Dソフト特有の概念」があると思います。 他の、3Dソフトを触ったことがある人はすんなり扱えるかもしれませんが、 僕はなかったので、概念理解にちょっと苦戦しました。 Blenderの世界を構成する主な要素として シーン オブジェクト ライト カメラ これらが挙げられます。 シーンとは、 一つのBlenderファイル内に格納されている要素全てを包含する3Dワールドのようなものです。 オブジェクトとは、 一次
コンバンハ、オイソギデスカ 今日も上司の思いつきで無茶振りされる皆さんお疲れ様です。 DeepSeekみたいな話題が日経新聞に載るたびに新規事業になるんじゃ無いかとかプロトタイプをもってこいみたいなこと言われると災難ですよね。 何がどうなってて、何はできないんですよみたいなのまとめておいたから、俺の屍を越えてゆけ。 まず前提からな 確実なこと DeepSeekが、生成AIモデルをMITライセンスで出した。 巨大なサイズの生成AIモデルを出した。(普通のデスクトップPCでは動かないようなもの) 他がすでに出してた小さいモデルを改良したものを出した。(蒸留したもの、GPU積んでるデスクトップPCなら動くようなもの) 作り方、改良の仕方の論文を出した。ほぼ確実なこと中国が輸入できる制限されたGPU群で生成AIモデルを作った。 生成AIモデルを改良する際に、強化学習のみを用いて改善を行った。 他が
筆者はUTAUによる波形接続の時代から「その人の声になりきる」技術を試してきましたが、このほど、その中でも画期的と思える技術に出会いました。『Seed-VC』(Seed Voice Conversion)というオープンソースソフトです。 ■AIボイチェンの進化どこが画期的なポイントかというと、高い音質を維持しながら、ゼロショット、つまりファインチューニングをせずに、1秒から30秒までの短い音源を参照するだけで、短時間でオリジナルに近いボイチェンができるところにあります。 以前紹介したDiff-SVCやRVCは、オリジナル音声に近いボイチェンが可能ですが、学習にはそれなりの長さのオーディオデータと高性能GPUによる処理が必要です。
OpenAIの対話型AI「ChatGPT」は史上最も急速な成長で「月間1億ユーザー」をわずか2カ月で達成するなど、大いに注目を集めています。それに伴い、GoogleがChatGPTのライバルとなる会話型AI「Bard」を発表したり、中国企業が続々とChatGPT風AIを開発していると報道されている一方で、OpenAIはChatGPTのコードを公開していないためChatGPTを効果的に複製することは難しくなっています。AIのディープラーニングトレーニングを最適化するオープンソースプラットフォームのColossal-AIが、ChatGPTトレーニングプロセスをわずか1.6ギガバイトのGPUメモリで7.73倍高速なトレーニングに再現したと告知し、オープンソースで公開しています。 Open-source replication of ChatGPT implementation process!
話題のStableDiffusionがオープンソースで8/23に公開されたので、手元のマシンで動かすまで試したいと思います🖼 (下記に記載していますが、自分の環境だとVRAMが不足しているエラーが出てしまったのでイレギュラーな対応をしています🙏) ※ ↑追記 コメント欄にて、 @kn1chtさんが紹介してくださっているように、マシンのVRAMが10GB未満の環境では半精度(float16)のモデルがオススメされています。 本記事では、別の最適化されたものを紹介していますが、こちらの利用も検討してみると良さそうです👉 https://zenn.dev/link/comments/7a470dc767d8c8 StableDiffusionがどんなものかは、深津さんの記事が参考になります。 1. 環境 Razer Blade (RTX 2070, VRAM 8GB) CUDA Toolk
会議の議事録やムービーの作成など、文字起こしが必要な場面は多くありますが、手動での文字起こしは非常に面倒です。また、OpenAI製文字起こしAI「Whisper」を用いて文字起こしする方法もありますが、初期設定が難しいという問題も存在します。Whisperをメチャクチャ使いやすくした無料文字起こしサービス「writeout.ai」なら、超簡単かつ短時間で高精度な文字起こしを実現できるとのことなので、実際に使ってみました。 writeout.ai – Transcribe and translate any audio file https://writeout.ai/ 上記のリンクからwriteout.aiにアクセスすると、以下のような画面が表示されます。文字起こしを行うには「Transcribes for free」をクリック。 すると、GitHubアカウントでのサインインを求められます
NVIDIAと滋賀大学は9月8日、データサイエンス教育用の講義資料「DLI データサイエンス教育キット」の日本語版の無償提供を始めた。同資料はNVIDIAのデジタルスキル育成プログラム「Deep Learning Institute」(DLI)の講義資料で、滋賀大学が日本語に翻訳したもの。教育機関の教員向けに提供する。利用にはNVIDIAの開発者アカウントが必要。 講義資料では「データサイエンスとRAPIDSの入門」「データ収集と前処理(ETL)」「データセットにおけるデータ倫理とバイアス」「データ統合と分析」「データビジュアライゼーション」「Hadoop、Hive、SparkとHBaseによるスケールと分散コンピューティング」「機械学習(分類)」「機械学習(クラスタリング、次元削減)」「ニューラルネットワーク」などの分野を取り上げる。 資料の元になった「DLI データサイエンス教育キット
AMDのAthlonやZenマイクロアーキテクチャ、Apple A4など数々のチップ開発に携わり、「天才エンジニア」と高い評価を受けるジム・ケラー氏は2021年1月にIntelを突如退職し、記事作成時点ではAIチップのスタートアップであるTenstorrentの社長兼最高技術責任者を務めています。そんなケラー氏に、技術系ニュースサイトのAnandTechがインタビューを行っています。 An AnandTech Interview with Jim Keller: 'The Laziest Person at Tesla' https://www.anandtech.com/show/16762/an-anandtech-interview-with-jim-keller-laziest-person-at-tesla なお、ジム・ケラー氏の経歴は以下の通り。 入社退職年企業肩書き関与した製
Warning: Undefined array key 0 in /home/wwnstyle/wirelesswire.jp/public_html/wp-content/themes/wirelesswire_v3/functions.php on line 17 Tweet 3月14日の早朝、GPT-4が公開され、筆者は早速試した。 その後、開けて3月15日の早朝、APIも部分的に解放され、筆者はそれも試した。 その上で、先週書いた記事の内容についての確信が深まった。 やはり、GPT-4は期待を超えてはこなかった。 GPT-4は、ChatGPT Plusに入会すると誰でもすぐに使うことができる。APIだけは招待制だが、それも筆者と同じくらいのタイミングでアンロックされた方も少なくないのではないか。 100倍規模のパラメータがあっても、アプローチには限界があるのである。 また、Cha
新感覚!メソッドチェーンでアニメーションがスラスラ書ける「Tween24.js」を作りました アニメーションを作る時に、「思いついた演出をすぐに実装したい」「頭の中ではできているのに、コーディングするのが面倒」と思ったことはありませんか?アニメーション作成にはライブラリを使用することが多いと思いますが、使い方を調べて覚えて、ドキュメントからコピペしたり、ひたすらタイピングをして… 私はこれらの問題を解決するために、「Tween24」というライブラリを作りました。Tween24はメソッドチェーンで記述するのが特徴で、たった1行でアニメーションが実装できます。依存ライブラリもなく、単体で動作します。アニメーションライブラリの多くはオブジェクト型でプロパティを指定するためタイピングが多くなりがちですが、メソッドチェーンであればエディターのコード補完機能でスラスラと記述できます。 その他にも、メソ
Intelの業績が冴えない。2024年8月1日に発表された2024年第2四半期(Q2)の決算は、売上高が128.2億米ドルで、営業損失が19.8億米ドル、最終損益が16.1億米ドルといずれも赤字を計上した。加えて、従業員15000人を削減し、配当を停止することも発表された。 Intelの不調は今に始まったことではない。2019年以降の四半期の売上高と営業利益を見てみると、コロナ特需によって2021年に営業利益が増大したが、2022年に入って特需が終焉すると、売上高も営業利益も急降下した。特に営業利益は、2022年Q2以降、ほとんど赤字で推移するようになった(図1)。 その後、2022年11月30日に、Open AIがChatGPTを公開すると、米NVIDIA、米AMD、SK hynixなどが売上高を大きく伸ばす一方、Intelの売上高は横ばいで、営業利益はまたしても赤字に陥った。要するに、
チャットAIのChatGPTに「お願いします」や「ありがとう」とついつい言ってしまう人もいるかと思いますが、そのような礼儀正しい接し方により、数十億円規模の電力消費が生まれている可能性を、OpenAIのサム・アルトマンCEOが認めました。 Sam Altman Admits That Saying "Please" and "Thank You" to ChatGPT Is Wasting Millions of Dollars in Computing Power https://futurism.com/altman-please-thanks-chatgpt Your politeness could be costly for OpenAI | TechCrunch https://techcrunch.com/2025/04/20/your-politeness-could-be
「今、ゲーミングPCを組むなら15万円」――1年前から変わった常識:古田雄介のアキバPick UP!(1/4 ページ) 夏休みはPCパーツの一式買い需要が増える。ただ、2021年の8月は「思っていた予算でゲーミングPCが組めずに涙をのんだ学生さんがいました」という話をちらほら聞いた。 原因は9割方グラフィックスカード――夏休みに涙をのんだ学生さんも 2021年に入ってPCパーツ、特にグラフィックスカードの値上がりが続いており、ゲーミングPCを組むトータルコストが上昇していることが背景にある。あるショップは「1年前は『予算10万円でゲーミング!』と売り出していたんですが、今はほぼ不可能なお題になってしまいましたね」と嘆く。 振り返れば、2020年6月には特別定額給付金(10万円)を元手に自作マシンを組むブームが起きていた。あれから、ゲーミングPCの最低ラインによく挙げられるGeForce G
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実 2024.06.21 Updated by Ryo Shimizu on June 21, 2024, 18:19 pm JST 世界中の企業や政府が狂ったようにNVIDIAのGPUを買い漁る流れはそろそろ潮時かもしれない。 いくつかの興味深い事象が起きているからだ。 昨日発表されたKarakuri社のLLM、「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」は、非常に高性能な日本語LLMだ。Karakuri社は今年の一月にも非常に高性能な70Bモデルを引っ提げて業界に旋風を巻き起こした。この最新のLLNは、日本語向けオープンLLMとしては初の「命令実行」チューニングを施されている。それだけでなく、RAGと呼ばれる、複数の知識を組み合わせてより正解に近い答えを導く技術や、Function
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