「MicrosoftがArmベースの独自プロセッサを開発」報道を考える:Windowsフロントライン(2/2 ページ) オリジナルArmサーバへの道 「Armをデータセンターで活用」という文脈でいえば、AWSの「Graviton」が知られている。オリジナルのArmをベースにした「Graviton」プロセッサを用いたEC2のインスタンスの提供は2018年11月に開始され、翌2019年12月のre:Inventでは独自開発の後継プロセッサ「Graviton2」が発表され、2020年からインスタンスの提供が開始されている。 Graviton2で注目すべきなのは、“安価な省電力プロセッサ”のような位置付けではなく、非常に高性能なインスタンスの提供を目的としていることが挙げられる。一例がAWS Blogで紹介されているが、汎用(はんよう)インスタンスとしてはIntel Xeonプロセッサを利用するM
Comparing the Graviton2 m6g instances against the AMD m5a and Intel m5n instances, we’re seeing a few differences in the hardware capabilities that power the VMs. Again, the most notorious difference is the fact that the Graviton2 comes with physical core counts matching the deployed vCPU number, whilst the competition counts SMT logical cores as vCPUs as well. Other aspects when talking about hig
Nvidiaが400億ドルのARM社買収を発表したことは、半導体市場に衝撃を与えたが、現在のARM社のライセンシーを疎外したり、競合させたりすることなく、両社がどのようにポートフォリオを統合するのか、特にCPUの構築に関しては多くの疑問が残っている。 Nvidiaが独自のCPUを開発することはなく、代わりにARMの管理下にあるNvidiaのGPUをCUDAやMellanox由来のネットワーキング・スタックと連携させて活用することで、より健全なARMサーバ・エコシステムを育成するのではないかとの憶測が寄せられている。 Tom's Hardwareによると、14日のブリーフィングでは、TheNextPlatformのTimothy Prickett Morganが、ジェン・スン・ファンに「実際にNeoverseのようなものを先に実装して、NvidiaブランドのCPUを作ってデータセンターに投入
米国の半導体メーカー、エヌビディア(Nvidia)は今月13日、スマホ用CPUの基本設計で世界に独占的な地位を占める英アーム(ARM)をソフトバンクグループから買収することで合意した。買収額は約400億ドル(4兆円以上)で、その一分として渡される株式によってソフトバンクはエヌビディアの大株主となる。 ただし買収成立は米中など各国規制当局の認可待ちだが、仮にゴーサインが出ればエヌビディアは今後、世界のIT業界でGAFAに匹敵するほど、大きな存在となっていくことが予想される。 スマホの9割以上が採用 エヌビディアもアームも「スマホ」や「ゲーム機」のようなコンシューマ製品ではなく、それらに内臓される半導体部品のメーカーであるだけに、私たちには普段あまりなじみのない企業かもしれない。が、彼らは世界のIT業界に隠然たる影響力を有している。 両社は役割分担が確立された近年の半導体業界において、製品の製
1300億個以上*のチップ、1000社を超えるパートナー、世界人口の70%を超えるユーザーがArm®のテクノロジを活用している。もちろん、新製品の発表も留まることを知らず、2018年も、ハイエンド向けのCPUであるArm Cortex®-A76や、組み込み向けのセキュアなCPUであるArm Cortex-M35Pをリリース。Armは、今すべてのエンジニアが注目する巨大企業だ。こうした圧倒的なシェアと技術力を誇るArmが、人工知能(AI)や機械学習(ML)という市場の変革に対して、何を考え、どのような活動をしているのか。Armの考える未来のカタチに迫ってみた。 *ソフトバンクグループ社発表 2019年3月期 第3四半期 Armロードショースライド資料より 集合写真(左より) アーム株式会社 応用技術部 フィールドアプリケーションエンジニア トビアス アンダーソン 氏 アーム株式会社 セールス
ABEJA の Platform エンジニアの小笠原です。 ABEJA Platform は Cloud 環境のみならず Edge 環境でも推論機能を提供していますが、正式にサポートしている Edge device として NVIDIA Jetson があります。 ABEJA Platform は、ユーザーコードの実行を Docker コンテナ上で行うことで、Cloud でも Edge device 上でも同じソースコードを利用できる仕組みになっています。 Jetson の CPU アーキテクチャは arm64 なので、各 Deep Learning フレームワークを含む Docker イメージも、arm64 アーキテクチャ用のものを作成する必要がありました。 最初の頃は Jetson TX2 上でビルドを行っていたのですが、tensorflow や pytorch といったフレームワーク
End of life notice With the release of Go 1.6 the Go team have made available official ARMv61 binary releases. Thus, this page is now end of life and will no longer be updated. The existing Go 1.4.x and 1.5.x releases will remain for a time to assist people bootstrapping ARM systems. For other arm variants, I recommend cross compiling or building from source: Build from source, http://dave.cheney.
Introduction The Raspberry Pi has captured the imagination of hackers and makers alike. While it certainly wasn’t the first ARM development board on the market, its bargin basement price tag and the charitable philosophy of its inventors has sparked a huge interest in this little ARM system. What could be more appropriate for a new generation of programmers than a modern, safe and efficient progra
ということで、「ARMで学ぶアセンブリ言語入門」が6月22日に発売になります。 一言で内容を表すと「C言語で組み込み開発している人向けのARMアセンブリ言語入門」。言い方を変えると「バリバリとアセンブリコードが書ければ言うことないけど、C言語でコードを書いてたとしても、アセンブリ言語がどんなモノで、どんな風に成り立っているのか知っておこうよ。後できっと役に立つよ」。 内容としては、ARMアーキテクチャの話から、アセンブリ言語特有の考え方(レジスタ、命令など)、命令解説、C言語との連携、例外・割り込みの解説など、アセンブリ言語を扱うのに必要なところを一通り、といった感じで。 サンプルコードは特定ハードウェア(評価ボード)に依存せず、QEMU(ARMプロセッサをエミュレートするソフトウェア)上で動作することが前提となっている。よくあるパターンで、ARMプロセッサの解説本だと何かしらのARMプロ
<box green 80% round center>Obeying these guidelines will significantly speed up your code and will perform equally to hand crafted assembler in most cased. Read the Official ARM NEON Optimization Examples to learn the details why this statement holds.</box> Use the restrict keyword for pointers in function signatures: It signals to the compiler that no other pointer inside the function points at
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