画像生成AIを始めたいけどグラボが高価で諦めている人に朗報、安価なAPUでも大容量なVRAMを割り当てて画像生成可能
Stable Diffusionなどの画像生成AIは自身の所有するマシンにインストールしてローカルで実行することが可能です。しかし、快適な画像生成に必要な「大容量のVRAMを備えたグラフィックボード」はPCパーツの中でも高価な部類に入るため、予算の都合から画像生成を諦めている人も多いはず。新たに、安価なAPUでも実用的な速度で画像を生成できたという検証結果がAI関連YouTubeチャンネル「Tech-Practice」によって報告されています。 Democratize AI: turn a $95 chip into a 16GB VRAM GPU! Beats most of the discrete GPUs! | by Ttiotech | Aug, 2023 | Medium https://medium.com/@ttio2tech_28094/51a8636a4719 Demo
２値化CNN on FPGAでGPUとガチンコバトル（公開版）
TensorFlow User Group HW部(2017年２月２７日)で使ったスライドです。講演後、一部加筆・修正しています。Read less
手のひらスパコンでKeras-Tensorflowを使ってみる - Qiita
この記事は Retty Advent Calendar 20日目です。 昨日は@takumi-suzukiのDNSでバランシングしていたら辛くなった話でした。 ガジェット手当 みなさん、いきなりですがスパコンを持ってますか？ 僕は持っています。 Rettyという会社は、エンジニアには通期で一回「ガジェット手当」という制度があります。 IT機器などを個人的に購入する場合に、業務とか用途関係なく援助してくれる制度です。 だからというわけではありませんが、Rettyでもスパコンを買ってみることにしました。 スパコン買ってみよう！ 皆さんが想像されるスパコンというのはこういうのをイメージされると思いますが、 By 0-0t - 0-0t, GFDL-no-disclaimers, Link やっぱ買うならこういうのが欲しいなと思ったりするのですが、残念ながらまだまだベンチャーのRettyにはこんな
I: Building a Deep Learning (Dream) Machine
As a PhD student in Deep Learning, as well as running my own consultancy, building machine learning products for clients I’m used to working in the cloud and will keep doing so for production-oriented systems/algorithms. There are however huge drawbacks to cloud-based systems for more research oriented tasks where you mainly want to try out various algorithms and architectures, to iterate and move
趣味のTensorFlowのハードウェアとGPUクラウド事情 - Qiita
目次 自分がやっていること、カジュアルディープラーニング TensorFlowで遊ぶために必要なハードウェア 自前PC編 クラウドサービス編 自分がやっていること、カジュアルディープラーニング もともとはカーネル主成分分析系統の理論で顔画像認識とかやったり諸々のコンピュータビジョンのあれこれでお仕事してたりしてました。最近はコンピュータビジョンのお仕事からは離れてフツーの開発をしています。 趣味でプログラミングもしていて今年はTensorFlowを始めました。TensorFlow将棋ソフト開発日誌 目次 という形で開発の経過を書いています。最近は自宅のPCの能力が不足気味（GTX 1080）でちょっと開発速度が低下気味。年内中に1手指したいのだけれどどうなることやら。 こういうどう考えてもお金にならない完全に趣味なディープラーニングを自分は「カジュアルディープラーニング」と呼んでいます。デ
A Full Hardware Guide to Deep Learning — Tim Dettmers
GPUThis blog post assumes that you will use a GPU for deep learning. If you are building or upgrading your system for deep learning, it is not sensible to leave out the GPU. The GPU is just the heart of deep learning applications – the improvement in processing speed is just too huge to ignore. I talked at length about GPU choice in my GPU recommendations blog post, and the choice of your GPU is p
NVIDIA、機械学習向けGPU「Tesla M40」などを発表
データセンター向けの取り組みを進めているNVIDIAが、機械学習の効率を高めるよう設計された新しいプラットフォームを発表した。 NVIDIAがハイパースケールデータセンター向けのエンドツーエンドプラットフォームを手がける目的は2つある。 第1の目的は、開発者に対し、人工知能の技術をベースとしたディープラーニング（深層学習）ネットワークの構築とスマートアプリの開発を促すことだ。これは複数のデータセンターにまたがるディープニューラルネットワークを構築するための新しいアクセラレータの提供という、第2の目的につながっている。 NVIDIAの最高経営責任者（CEO）で共同創業者のJen-Hsun Huang氏は、自動車から医療まで、さまざまな利用機会があることを示唆した上で、機械学習について、「われわれの世代にとって最大のコンピューティング上のチャレンジだ」とまで述べている。 NVIDIAは、このよ
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