NVIDIA最速のAI GPU『Blackwell』の価格は約600万円。開発費は約1.5兆円であることが明らかに - ギャズログ | GAZ:Log
NVIDIA最速のAI GPU『Blackwell』の価格は約600万円。研究開発費は約1.5兆円以上かけたことも明らかに NVIDIAがGTC 2024でBlackwellアーキテクチャーを搭載するB100とB200 GPUを発表しました。この中で最上位モデルのB200 GPUではTSMC 4nmで製造可能な最大サイズのGPUダイをチップレット構造で2つ搭載し、合計2080億のトランジスターを備え、Hopper H100に対して最大5倍の性能向上を実現していますが、このGPUの販売価格と開発に必要だった研究開発費などがCNBCが行ったNVIDIAのCEOのJennsen Huang氏とのインタビューで明らかになりました。 このインタビューの中でBlackwell GPUの価格についてJensen Huang氏は言及しており、$30,000から$40,000の価格帯で販売を行うとのことです
［GDC 2024］CPUを使わずにGPUが自発的に描画するパイプライン「Work Graph」がDirectX 12に正式採用
［GDC 2024］CPUを使わずにGPUが自発的に描画するパイプライン「Work Graph」がDirectX 12に正式採用 ライター：西川善司 セッションタイトルを訳すなら，「ようこそ，未来のGPUプログラミングモデル『GPU Work Graph』へ」 米国時間2024年3月18日に行われたGDC 2024の技術セッション「Advanced Graphics Summit: GPU Work Graphs: Welcome to the Future of GPU Programming」において，AMDとMicrosoftは共同で，DirectX 12の新機能「Work Graph」を発表した（関連リンク）。本稿では，Work Graphとは何で，どのような利点をもたらすのかを解説したい。 セッションを担当したMicrosoftのShawn Hargreaves氏（Dev Man
“LLM for SRE“の世界探索 - ゆううきブログ
ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ（メトリクス、ログ、トレースなど）が入力となるため、自然言語ではなく数値のデータを解析することが求められる。自然言語のタスクを研究対象としていなかったため、AIOpsとChatGPTに強い関係性は見いだせなかった*1。 しかし、自分で大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を日常的に使用したり、表題にあるようにSREのためのLLM（LLM for SRE, LLM4SRE）に関する論文を読むうちに、LLMのテキスト生成器としての性質よりもその優れた推論機械としての性質に注目するようになった。特にSREの障害診断は、人間の専門家が推
Garnet–open-source faster cache-store speeds up applications, services
Researchers at Microsoft have been working for nearly a decade to address the increasing demand for data storage mechanisms to support the rapid advances in interactive web applications and services. Our new cache-store system called Garnet, which offers several advantages over legacy cache-stores, has been deployed in multiple use cases at Microsoft, such as those in the Windows & Web Experiences
高性能・高効率なAIチップ“MN-Core 2”の設計アプローチ――Preferred Networksによる新しいハードとソフトの役割分担 | gihyo.jp
高性能・高効率なAIチップ“MN-Core 2”の設計アプローチ ――Preferred Networksによる新しいハードとソフトの役割分担 Preferred Networksという企業 Preferred Networks社（PFN）は2014年に創業した深層学習技術を軸とした企業です。PFNが開発したChainer（PFNは2019年にChainer（チェイナー）から PyTorchに移行すると発表し、開発を終了した）は、このころに深層学習を試した人にはなじみ深いツールでしょう。2017年にトヨタから105億円の出資を受けたり、Green500に何度も選出されたりと、深層学習関連ではトップランナーの1つと思います。 筆者は2023年の12月にPFNを訪問し、土井裕介氏（計算基盤担当VP）に取材する機会を得ました。土井氏は早くからPFNに参加したスタッフの1人でもあり、アーキテク
「Java 22」正式リリース。無名変数と無名パターン、複数のソースコードからなるJavaを一発実行する新機能など。「void main()」な記述もセカンドプレビューへ
「Java 22」正式リリース。無名変数と無名パターン、複数のソースコードからなるJavaを一発実行する新機能など。「void main()」な記述もセカンドプレビューへ オラクルはJavaの最新バージョン「Java 22」正式版をリリースしました。 Java 22 is now available! #Java22 #JDK22 #OpenJDK Download Now: https://t.co/aCramdGK3b Release notes: https://t.co/UIHZ8nwZNu API Javadoc: https://t.co/RBVjNl6Qpm Features: https://t.co/DNvcj2yYbo Inside Java on JDK22: https://t.co/Wh9qOLeL2N pic.twitter.com/nrKfgbqx7X — J
企業向けIT大手20社の売上高ランキング、2023年の1位はマイクロソフト
企業（エンタープライズ）向けIT大手20社の2023年（1～12月）の売上高ランキングをまとめた。20社合計の企業向けIT売上高は7691億1100万ドル（約115兆3670億円）、営業利益は1541億3500万ドル（約23兆1200億円）。20社平均の営業利益率は20.0％だった。 セグメント情報を大幅に組み替えたNECを除く19社合計の前の年に比べた伸び率は売上高が8.7％増、営業利益は22.3％増となる。 売上高トップは米マイクロソフトでインテリジェントクラウド部門は17.6％増の962億1300万ドル（約14兆4320億円）に。同社1社でNTTデータ、富士通、日立製作所、NEC国産大手4社合計の1.2倍の売上高と6倍の営業利益を稼ぎ出す。2021年の27.3％増に始まり、20.9％増、17.6％増と3年連続して20％前後の成長を維持する。
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https://twitter.com/telmin_orca/status/1770265443753988597
MELON: Reconstructing 3D objects from images with unknown poses
https://twitter.com/1amageek/status/1770278453184790628