#CUDAの堀を埋めるのはだれか？ROCmとSiriについての考察：知能のコモディティ化とコンテキストの覇権 #AI地政学 #エッジAI #半導体 #2021GPUカーネル言語Triton_令和AI史ざっくり解説 #四13
2026年、世界は一つの「神話」の終焉を目撃しています。 それは、「巨大な計算資源（GPU）と膨大なデータ（学習）を独占する者こそが、AI時代の神になる」という神話です。 わずか数年前まで、Nvidiaのジェンスン・フアンが振るう「CUDA」という指揮棒に、全世界のエンジニアがひれ伏していました。時価総額で世界一に上り詰めたNvidiaの玉座は盤石に見え、AMDやIntelといった追従者は、その巨大な「堀（Moat）」を前に絶望していたのです。しかし、地殻変動は私たちが気づかない場所――コンパイラの内部と、あなたのポケットの中にあるスマートフォンのチップの中で――静かに、かつ致命的な速度で進行していました。 本書が解き明かすのは、単なるハイテク企業のシェア争いではありません。それは、人類が生み出した「知能」という価値が、いかにして空気のように安価なコモディティ（日用品）へと変質し、その結果
JPEG画像のデコードを50倍高速化できるAMDの「rocJPEG」はAI学習の高速化などに威力を発揮
データセットのサイズ増大や、画像キャプチャ技術の改善、ビジュアルデータから多くの情報を抽出する能力の向上、および入力データとして画像を含む大規模言語モデルへの移行などによって、ワークロードを適切に実行するためには効率的な画像変換と準備が不可欠になっています。AMDの「rocJPEG」はROCmプラットフォームとAMD Instinct GPUを使用して、4k画像のデコード速度が最大50倍高速になるとのことです。 Accelerated JPEG decoding on AMD Instinct™ GPUs with rocJPEG — ROCm Blogs https://rocm.blogs.amd.com/artificial-intelligence/rocjpeg-decoding-performance-blog/README.html rocJPEG documentation
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