AI時代、NVIDIAが当面は無敵と思える理由 | AI4U
最近の株式市場もAIブーム。その中で最も注目されている銘柄が米半導体メーカーNVIDIA（エヌビディア）。同社の株価もすごいことになっているが、最近では同社と提携する企業の株価も高騰する傾向にある（関連記事：AI相場“中核”、ＮＶＩＤＩＡ関連の「神通力」）。 果たしてNVIDIAは、このままAI時代の覇者として逃げ切ることになるのだろうか。日本法人のDeep Learning部長の井崎武士さんにお話を聞いた。（ITジャーナリスト・湯川鶴章） 2000個のCPUの計算を12個のGPUで実現 そもそもNVIDIAって、いつAI企業になったのだろう。ゲーム用半導体のメーカーと認識していたのは僕だけじゃないはず。 世界中のAIの研究者がNVIDIAのGPU（Graphics Processing Unit）に注目したのは2012年といわれる。Googleが2000個のCPU（Central Pro
GoogleのTensorFlowのハードウェア高速化について - SANMAN
まとめ ソフトウェアとしてのTensorFlowを公開する前に専用ASIC作ることを決めてたGoogleの決断力 戦略的に使われる金の力はすごい 手持ちのTeslaなどのGPUは売り払い、その金でGoogle Cloud Platformを使おう 貧乏人はFPGAやGPU使ってろ はじめに Googleが自社の機械学習向けライブラリTensorFlowを高速化するハードウェア「TPU」を1年前以上から稼働させていたという記事が流れてきた。 jp.techcrunch.com GPUやFPGAを使ったハードウェアアクセラレーションはいまとなっては珍しいものではなくなったが、この記事の恐ろしいことはASIC、つまり完全なるカスタムなLSIをGoogleが作ってしまったということ。 ASICを作るというのはだいぶヤバい。 GoogleはVP9のRTLを提供していたり、ハードウェアエンジニアも結構
（ 調査 ）Deep Learning 計算を、FPGA 専用アクセレレータ 上で 高速 に 行う試み ～ Deep Learning 計算基盤 を、GPU から 自社製FPGA に 切り替える動き が 加速中。今後はさらに、Neuromorphic chip がやってくる？ - Qiita
（ 調査 ）Deep Learning 計算を、FPGA 専用アクセレレータ 上で 高速 に 行う試み ～ Deep Learning 計算基盤 を、GPU から 自社製FPGA に 切り替える動き が 加速中。今後はさらに、Neuromorphic chip がやってくる？FPGADeepLearningneuromorphic-computingneuromorphic-tipCognitive-computing 1. 個人プログラマの手で、機械学習 / Deep learning 専用 FPGAアクセレレータを論理合成した先行事例 が Webに公開されている Google検索でしらべたところ、以下 の 高前田 伸也 氏 のSlide Shareが、公開されている先行事例として先駆的です。 （ 以下、下記 の SlideShare から 該当ページを抜粋して転載 ） (Slide S
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