「NVIDIA最新GPUの20倍速い」史上最速を謳うAIチップ「Sohu」
米AIスタートアップ「Etched」は6月25日（現地時間）、ChatGPTなど最新のAI技術の基盤となっている「Transformer」アーキテクチャーに特化したチップ「Sohu」を発表した。この発表は、現在NVIDIAが支配的な地位を占めるAIチップ市場に、新たな競争をもたらす可能性がある。 Transformer処理に特化 AIチップ市場は現在NVIDIAが圧倒的なシェアを持つ。同社の汎用GPUは様々なAIモデルを効率的に処理できる柔軟性から市場の約80%を占めている。 多くの大手テクノロジー企業がAI開発のためにNVIDIAのチップに数十億ドルを投資しているのが現状だ。 Etchedの「Sohu」は、ASIC（Application-Specific Integrated Circuit：特定用途向け集積回路）と呼ばれる、特定の用途に最適化された集積回路だ。汎用性は低いものの、特定
Inigo Quilez :: fractals, computer graphics, mathematics, demoscene and more
My name is Inigo Quilez, I grew up in San Sebastián / Donostia, a beautiful city in the Basque Country, northern Spain. I work in Computer Graphics professionally in different roles - I've been a Technical Artists, a Product Manager, a Software Engineer and a Research Engineer, see resume. When life and work permit, I enjoy publishing and sharing everything I discover or invent in this very web si
Supercomputing Contest 2013/GPUプログラミング資料 - Supercomputing Programing Contest Official Site
2023-09-13 SupercomputingContest2023 2023-09-06 Supercomputing Contest News News/sc230906 2023-09-01 News/sc230830 2023-08-28 News/sc230828 SupercomputingContest2023/本選結果 2023-08-01 MenuBar 2023-06-29 News/sc230629 SupercomputingContest2023/予選結果 2023-06-12 SupercomputingContest2023/予選・認定問題Ｑ＆Ａ 2023-06-01 SupercomputingContest2023/問題および関連ファイル群更新履歴 2023-05-31 News/sc230531 2023-05-30 News/sc230530 20
｢伝説のエンジニア｣が明かすエヌビディアの死角
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Three.jsで新宿駅構内図を3Dで可視化してみる - Qiita
これは MIERUNE AdventCalendar 2023 24日目の記事です! 昨日は@northprintさんによるSvelteKitでURLクエリパラメーターの操作をするでした。 はじめに この記事では新宿駅の屋内地図データを使用して、Three.jsで3Dによる可視化をします。 DEMOはコチラ 使用するデータ 今回は、G空間情報センターで公開されている「新宿駅屋内地図オープンデータ」の統合版（ShapeFile）を使用します。 データについての詳細は製品仕様書に記載されています。 この記事のように、データの加工利用には以下の出典が必要となります。 コンテンツを編集・加工等して利用する場合は、上記出典とは別に、編集・加工等を行ったことを記載してください。なお、編集・加工した情報を、あたかも国（又は府省等）が作成したかのような態様で公表・利用してはいけません。（コンテンツを編集・
NVIDIA Docker(NVIDIA Container Toolkit)からnvidia-container-runtime + containerdに移行するために知っておくべきこと - inductor's blog
はじめに これは Kubernetes Advent Calendar 14日目の記事です。 みなさん、おうちKubernetesしてますか？僕はしています。 おうちKubernetesの中でもいろいろ種類がありますが、今回はNVIDIAのGPU(家庭用なのでQuadroなどではなくGeForce)をクラスターに参加させるTipsを一つご紹介します。 NVIDIA Dockerについて NVIDIA DockerはNVIDIA社から提供されているコンテナ上でGPUを使うためのランタイムです。様々な歴史的経緯から、現在はNVIDIA Container Toolkitと呼ばれています。 現状、DockerでGPUを利用する場合はこちらを使うのが推奨されていて、これまで機械学習などの兼ね合いでNVIDIA GPUをKubernetesで使ってきたみなさんも、裏側ではこれが動いているのがほとんど
NVIDIA Docker って今どうなってるの？ (20.09 版)
※ この記事は以前私が Qiita に書いたものを、現状に合わせて更新したものです。(内容、結構変わりました) ※ 2021/01/08 CUDA Toolkit 11.2 のリリースに伴い、「NVIDIA ドライバのインストール」節を更新しました。 ※ 2020/09/24 CUDA Toolkit 11.1 のリリースに伴い、「NVIDIA ドライバのインストール」節を更新しました。 エヌビディアの佐々木です。 この記事では、Docker 等のコンテナで GPU を利用するための「NVIDIA Docker」の現状を紹介します。 「Docker で GPU を使うためにあちこち調べてみたけれど、nvidia-docker コマンドを使えばよいとか、--rutime=nvidiaオプションが必要とか、はたまた Docker が標準で GPU をサポートしたとか、色々な情報があってよくわか
夜な夜なBlender生活の始め方
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
OpenGLとMetal/Vulkanってなにがちがうの？
5年前に書いとけや、って感じの記事を若干うろ覚えのまま書いてみます。主に初心者向けの記事です。実装面での話ではなくほぼ歴史の話になります。 Graphics API OpenGLの話をしよう。 OpenGL そもそも、OpenGLの黎明期は次のようなハードウェアーキテクチャが想定されていた。 要点としては次のとおり 汎用計算（CPU）と描画演算（GPU）の処理部が物理的に離れている しかも非同期通信 Graphics API（要するにOpenGL）は非同期を前提としたAPIである というかならざるを得ない OpenGLは良くも悪くもデバイスに依存しない最大公約数的なAPIである 容易に想像がつくように パフォーマンスがよろしくない 。 テクスチャと頂点（＝めっちゃデータ量多い）がメインメモリとVRAMで二重管理される 転送時間が問題になる（物理的に離れている上に同期的でない） Unity等
自分のPCにStable Diffusion入れてる人に聞きたい
どういうハードウェア構成でなんのOS使ってるのかとか知りたい。 GPUはNVIDIAでやるとして、OSはCUIだけでVRAM使わないようにするとかそういう工夫してるのかな。 俺はAMDのGPUでやってんだけど、やっぱNVIDIA使ったほうが色々と性能とかVRAM消費量とか効率的なんだろうか。 なんでAMDかっていうと、GPU買ったタイミングとStable Diffusion入れたタイミングが違うからだ。いやー苦労したわ。 でかい画像作ろうとするとすぐにメモリ足りなくてコケるし、果たして今作ってる画像サイズにかかる時間が適切なのかとか知りたいことは山ほどあるんだよな。 ＊＊＊ 追記 なんかたくさんブコメとかレスとかついてて驚いた、ありがとう。 今買うならNVIDIAの40番台というのがいいんだな。昔GeForceとか言って売ってた頃の知識しかないからイマイチ型番とかよくわからないおっさんでし
Bevy + WebGPU
Bevy + WebGPU Posted on May 17, 2023 by Carter Anderson ( @cart @cart_cart cartdev ) I'm excited to announce that Bevy's main branch now supports WebGPU rendering on the web! This means you can play with it now by checking out our repo provided you have a supported web browser (WebGPU is still in the process of rolling out). You can also explore our live WebGPU examples. The upcoming Bevy 0.11 rel
Blenderに挫折する前に見てほしい、日本語の解説動画を紹介
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
WebGPUがついに利用可能に - WebGL以上の高速な描画と、計算処理への可能性 - ICS MEDIA
2023年5月にリリースされたGoogle Chrome 113で、次世代WebグラフィックスのJavaScript APIであるWebGPU（ウェブジーピーユー）がデフォルトで利用できるようになりました。ICS MEDIAでは2018年にWebGPUについて紹介していましたが、当時はSafariで開発者向けのフラグを有効にした場合にのみお試しできる実験的機能でした。 デスクトップChrome限定ではありますが、WebGPUが一般ユーザーの環境でも動作できるようになったいま、オリジナルのデモを交えてあらためてWebGPUを紹介します。 この記事で紹介すること WebGPUがChrome 113で標準で利用可能になった WebGPUはモダンな3D APIに直接アクセスすることで、WebGLより高い性能が得られる WebGPUだとドローコールの最適化をしなくても十分に高速 WebGPUはコンピ
ssig33: "Intel AlderLake N100 が入ったミニPC買ったんだけど * とても..."
Intel AlderLake N100 が入ったミニPC買ったんだけど とても PC が入ってるとは思えない梱包で届いた 悪い意味でおもちゃっぽいけど異様に小さくて軽い筐体 からの Core i5-6500T の 130% ぐらいの CPU 性能 4K ディスプレイ繋いで余裕の GPU 性能 ですげえよかった。 メモリ 16GB SSD 512GB で 3 万弱で買えるのでかなりいいです。これくらいのグレードの PC って前は「どういう用途で使うにしろ、何かを我慢しながら使う」みたいなものだったと思うけど、「大抵の用途ならこれでいい」みたいな性能でる。 https://amzn.to/3GGPEQK
GPUを使ってウェブ上のグラフィックスを改善するWebGLの後継API「WebGPU」がChrome 113ベータ版で利用可能に
WebGPUは、コンピューターグラフィックをレンダリングするために広く用いられているWebGLの後継として開発されている新たなAPIであり、デバイスのGPUに対するより高度なアクセスを提供することで3Dグラフィックスやデータの並列処理を改善します。Googleが、2023年4月6日にリリースしたChrome 113ベータ版で、WebGPUがデフォルトで利用可能になったことを発表しました。 Chrome ships WebGPU - Chrome Developers https://developer.chrome.com/blog/webgpu-release/ WebGPU, one of the biggest additions to the Web platform is finally shipping in Chrome! ???? Many thanks to all Ch
自社OCRエンジン「NineOCR」の学習効率化のため SageMaker Training を導入した話 - Sansan Tech Blog
はじめに NineOCR とは NineOCR が抱える課題 Amazon SageMaker Training とは SageMaker Training の始め方 事前準備 AWS が提供しているコンテナイメージを拡張する方法 独自のコンテナイメージに SageMaker Training Toolkit をインストールする方法 スクラッチでコンテナイメージを作成する方法 まとめ 学習ジョブの実行 学習結果の確認 終わりに はじめに こんにちは、研究開発部の石井です。 本エントリーでは、弊社の OCR エンジン「NineOCR」の開発フローに SageMaker Training を導入した話を紹介します。 NineOCR とは NineOCR は Sansan が独自に開発した名刺特化の OCR エンジンです。 名刺をデータ化するフローの中で実際に活用されており、タスクの高速化・高精
Blenderで不穏な「無人の風景」を生み出す、CG作家「たいらかける」が語る画づくりのコンセプト。
2023/02/14 PR Blenderで不穏な「無人の風景」を生み出す、CG作家「たいらかける」が語る画づくりのコンセプト。 マウスコンピューター Blenderテクスチャモデリングライティング ごく普通の日常風景を題材にしながら、どこか「不気味さ」を感じさせるCGを生み出す、たいらかける氏。これまでの作品から、制作の秘訣や本人のバックグラウンドなどを探るとともに、現在制作で用いているマウスコンピューターのクリエイター向けノートPC「DAIV 5N」のパフォーマンスや使い勝手を伺った。 重視しているのは、腑に落ちない感覚 CGWORLD（以下、CGW）：3DCGを始めて1年ちょっととのことですが、アートに関する経歴はどのような感じでしょうか。 たいらかける氏（以下、たいら）：2020年に、まずは点描画やイラストなどの創作活動からスタートしました。その後、2021年の12月頃からはBle
KubernetesでGPUを使う
KubernetesでGPUを使う 一般的なWebアプリケーションと比較してMachine Leaning（ML）は複雑なインフラを要求する．Data processingを行う環境やModelのTraining/Validationを行う環境，実際にサービスからModelを利用するためのServingの環境といった複数の異なる環境が必要であり，WorkloadによってはCPUだけではなくGPUも必要になる．これらを効率的に扱うためのインフラを構築・運用するのは容易でなくGoogle and Uber’s Best Practices for Deep Learningにあるようにこれまで培われてきたDevOpsの知見を結集していく必要がある． このような複雑なMLのインフラとしてContainerとKubernetesが利用されることが多くなってきている．特に複数の環境間のPortabi
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データサイエンティスト向け性能問題対応の基礎
AMD、藤井聡太五冠にRyzen Threadripper PRO搭載PCを提供
