NVIDIAが海賊版サイト「Anna’s Archive」から500TBのデータ提供を受ける約束をしていたことが判明
NVIDIAをめぐる集団訴訟で示された裁判資料により、NVIDIAがAIのトレーニングを加速させるために、海賊版サイトで「人類史上最大規模のシャドウライブラリ」を自称するAnna's Archiveと協力体制を取っていたことが明らかになりました。 'NVIDIA Contacted Anna’s Archive to Secure Access to Millions of Pirated Books' * TorrentFreak https://torrentfreak.com/nvidia-contacted-annas-archive-to-secure-access-to-millions-of-pirated-books/ NVIDIAは海賊版サイト「Bibliotik」から取得された海賊版書籍を含むデータセット「Book3」でAIのトレーニングを行っていたとして、2024年に
NVIDIAがゲーマー向けグラボの供給を2026年初頭に大幅削減予定との報道
メモリの値上げが続いている影響で、NVIDIAがコンシューマー向けGPU「RTX 50」シリーズの生産を削減する可能性があると伝えられました。 記憶體顆粒供需失衡，NVIDIA 將調整 GeForce RTX 50 系列 GPU 供應量 - BenchLife.info https://benchlife.info/nvidia-will-adjust-geforce-rtx-50-suppy-due-gddr7-shortage/ NVIDIA Plans to Reduce RTX 50 Production by Up to 40% in Early 2026 | TechPowerUp https://www.techpowerup.com/344177/nvidia-plans-to-reduce-rtx-50-production-by-up-to-40-in-early-20
NVIDIA DGX SparkでローカルAI環境を構築してLLM・画像生成AIを動かしてみた
NVIDIA DGX Sparkの概要 NVIDIA DGX SparkをNVIDIA様から貸与いただきました。NVIDIA DGX Sparkは、手のひらサイズでペタFLOPS級性能を持つ「超小型AIスーパーコンピュータ」です。AI用のスーパーコンピュータであるDGXシリーズ（DGX-1→DGX A100→DGX H100など）の系譜を組みながら、手軽にデスクトップで使えるようにした存在です。 前置きはさておき、やっぱり気になるのは実際の使い勝手、何ができるのか、性能といったことですね。この記事では、NVIDIA DGX Sparkのセットアップの方法と、大なモデルのLLM(gpt-oss-120b)や画像生成を試してみるところまでをやってみたいと思います。 セットアップに関しては、NVIDIA提供の公式のマニュアル、ソフトは大いに参考・活用していますが、一部私の好みで変更しているものや
NVIDIA、日本語データセットを公開 日本文化など反映した合成ペルソナ600万件 商用利用も可能
なお、同データセットは日本の公的な人口・労働関連の統計データに基づいている一方、全てのペルソナは合成によって作成しているため、個人を特定できる情報は含まれていない。また、個人情報保護法（PIPA）の要件も満たしているという。 同データセットは、ソブリンAIの開発での利用を想定している。例えば、日本の文化的な背景を踏まえた回答ができるAIアシスタント向けのトレーニングデータの作成や、AIシステムが日本の地方と都市、異なる年齢層、教育水準の人々に対し、どのように機能するか評価するためなどに利用できるという。 関連記事 OpenAIのアルトマンCEO、AIを基本的人権にする壮大なビジョンを展開 OpenAIのサム・アルトマンCEOが、NVIDIAによる1000億ドル投資発表の翌日、AIインフラを毎週1GW生産する工場建設の構想をブログで公開した。AIへのアクセスは将来の基本的人権になるとし、10
NVIDIAがデスクトップPCやノートPCに搭載できるAI特化GPU「RTX PRO Blackwellシリーズ」を発表、デスクトップ向け最上位は96GBのVRAMを搭載
NVIDIAが2025年3月18日に、AIやテクニカルコンピューティング、ハイパフォーマンスグラフィックスに特化したGPU「RTX PRO Blackwell」シリーズを発表しました。これらのGPUには、データセンター向けやデスクトップPC向け、ノートPC向けなどさまざまなラインナップが用意されています。 NVIDIA Blackwell RTX PRO Comes to Workstations and Servers for Designers, Developers, Data Scientists and Creatives to Build and Collaborate With Agentic AI | NVIDIA Newsroom https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-rtx-pro-workstation
NVIDIAが小型AIスパコン「Project DIGITS」を発表、1台当たり3000ドルで2台組み合わせて4050億パラメーターのAIモデルを実行可能
NVIDIAが小型のAIスーパーコンピューター「GB10」を発表しました。GB10ではLinuxベースの「NVIDIA DGX OS」が動作し、2台のGB10を組み合わせることでパラメーター数4050億のAIモデルをローカルで動作させられます。また、NVIDIAの自動運転エコシステムにトヨタが加わることやAIロボットの仮想テスト環境「Mega」の提供開始なども発表されています。 NVIDIA Puts Grace Blackwell on Every Desk and at Every AI Developer’s Fingertips | NVIDIA Newsroom https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-puts-grace-blackwell-on-every-desk-and-at-every-ai-developers-finger
AIのトレーニングで使用されるチップ「H100」「H200」「MI300X」の性能を比較した結果判明した事実とは？
AIの学習や推論に用いるAIインフラストラクチャーの市場では、「H100」「H200」といったNVIDIA製のAI特化チップが大きなシェアを獲得しています。一方で、NVIDIAのライバル企業となるAMDも2023年12月に「Instinct MI300X」を発表しています。そんなH100・H200・MI300Xについて、テクノロジー系メディアのSemianalysisがさまざまなベンチマークテストを実施し、それぞれの結果について報告しています。 MI300X vs H100 vs H200 Benchmark Part 1: Training – CUDA Moat Still Alive – SemiAnalysis https://semianalysis.com/2024/12/22/mi300x-vs-h100-vs-h200-benchmark-part-1-training/
NVIDIA製グラボやAppleチップのAI推論処理能力をまとめた一覧表、どのグラボやMacを買えばいいのかの参考になる
一昔前まではグラフィックボードのメイン用途はゲームなどの3Dグラフィック処理でしたが、近年では「ローカルでAIで動作させる」ということを目的にグラフィックボードを選択する事例も増えています。大量のNVIDIA製グラフィックボードやApple製チップで大規模言語モデル「LLaMA 3」の推論処理を実行した際の処理性能をまとめたウェブページ「GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference」を見つけたので、内容をまとめてみました。 GitHub - XiongjieDai/GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference: Multiple NVIDIA GPUs or Apple Silicon for Large Language Model Inference? https://github.com/XiongjieDai/GPU-Benchmarks-on-
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
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
「NVIDIA H100 GPU」を2万4576基搭載して「Llama 3」などのトレーニングに活用されているGPUクラスターの情報をMetaが公開
「AI開発をリードするということは、ハードウェアインフラへの投資でリードするということ」として、MetaがAIのための投資として行っている、2万4000基以上のGPUを搭載したデータセンタースケールのクラスターの情報を明らかにしました。 Building Meta’s GenAI Infrastructure - Engineering at Meta https://engineering.fb.com/2024/03/12/data-center-engineering/building-metas-genai-infrastructure/ Meta reveals details of two new 24k GPU AI clusters - DCD https://www.datacenterdynamics.com/en/news/meta-reveals-details-o
ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦
Warning: Undefined array key 0 in /home/wwnstyle/wirelesswire.jp/public_html/wp-content/themes/wirelesswire_v3/functions.php on line 25 そろそろ業界の最深部でしか知られてなかった事実がニュースになって来始めているのでここで本当の問題を明らかにしておきたい。 AI開発に必須なのは、計算資源である。そしてこれは現在のところ、事実上NVIDIAが一社独占している。 NVIDIA以外の半導体がいくら「AIに特化しています」と能書きを垂れていてもごくわずかな例外を除いてはほとんど全部が誇大広告である。 たとえばApple Silliconは、「ニューラルエンジン」と称するモジュールを内蔵しているが、これを使ってAIの学習をすると、なんとCPUよりも遅い。信じられない
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【大原雄介の半導体業界こぼれ話】 NVIDIAでIntelが救われた！と喜ぶのは時期尚早だと思う理由
【笠原一輝のユビキタス情報局】 主従を入れ替えたIntelとNVIDIAの歴史的提携発表、その背景にAIデータセンターあり
卓上に置ける“AIスパコン”のミニPC「NVIDIA DGX Spark」、アスクで取り扱い開始
NVIDIAから個人向け小型AIスパコン 1台3000ドル 最大2000億パラメータのLLMを実行可
NVIDIAの株価急落 AI需要「72兆円不足」、市場が警戒 - 日本経済新聞
【特集】 同じ「4060」と「4090」だけど……GeForceのデスクトップとノートはどのぐらい違う？
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