普段、メインで使っているPCがMacBook Air 2018なので、さすがにDockerでコンテナをたくさん立ち上げたまま、ブラウザで調べ物する、みたいな使い方が辛くなってきた。夏場はファンも凄い回っちゃうし、レスポンスはすごく悪くなるし。 メインPCを買い替えようかとも思ったけど、ブラウザを使うくらいの作業なら特に不満は無い。それにそもそもメインPCでLinuxが動いている必然性も無いし、画面も要らないのでサブPCとしてデスクトップPCを用意して、Linuxをインストールする方に方向に転換。 部屋に大きなデスクトップが有るとサイズ的に圧迫感が有るし、複数のマシンのファンの音が同時に鳴るのは苦手なので(データセンタではないので...)、作業している場所から離れた所の隙間に設置できるような、1リットルサイズの小型PCを探すことにした。 Amazonとかで探すと色々と出てくるけど、それなりの
CyberAgentが日本語LLMを公開していたので、とりあえず動かしてみました。 サイバーエージェント、最大68億パラメータの日本語LLM(大規模言語モデル)を一般公開 ―オープンなデータで学習した商用利用可能なモデルを提供― | 株式会社サイバーエージェント モデルは次のように6サイズ提供されています。 ※ Rinna社も同時に新しいモデルを出したので試しています。 Rinnaの新しい3Bモデルを試してみる - きしだのHatena open-calm-small(160M) まずはopen-calm-small。160Mパラメータです。 このあたりは動作確認用なので、内容は気にしない。 GPUメモリは1.3GBくらいの消費です。 open-calm-medium(400M) 次にopen-calm-medium。400Mパラメータです。 このへんも細かいことは気にしないけど、なんかま
GPT-1は1億1700万個のパラメーターを持つ言語モデルで、GPT-2では15億、GPT-3では1750億とパラメーター数が増加するにつれて言語モデルの性能が上がってきています。しかしパラメーター数が増加するにつれてトレーニングに必要なデータの数やトレーニング中に使用するメモリの量も増加し、トレーニングのコストが大きく増加してしまいます。そんな中、メモリの消費量を激減させつつ少ないデータでトレーニングできる手法「QLoRA」が登場しました。 [2305.14314] QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs https://arxiv.org/abs/2305.14314 artidoro/qlora: QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs https://github.com/art
Preferred Networks(PFN)は深層学習などの最先端の技術を最短路で実用化することで、これまで解決が困難であった現実世界の課題解決を目指しています。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、ロボティクス、コンパイラ、分散処理、専用ハードウェア、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクスといった幅広い分野で研究開発を行っており、それを支えているのが Kubernetes を用いて構築しているオンプレミス/ベアメタルの GPU クラスタです。 本セッションでは、PFN が Kubernetes を用いてクラスタを運用するなかでどのような障害が起きるのかを紹介し、また障害対応をどのように自動化しているのかを具体的に使用/開発したソフトウェアを含めてご紹介します。また Kubernetes クラスタの管理、アップグレードの自動化にも取り組んでおり、それを実現する Clus
この記事を書いたところ、たくさんの方から「リモートデスクトップを使えばいいしゃん」とツッコミを受けたので、比較してみました katsumakazuyo.hatenablog.com 結論から言いますと私の14インチのノートパソコンだと画面が、NMKDのGUIの画面が小さすぎてちょっといろいろ工夫が必要でした。デフォルトだと、こんな感じ。 リモートデスクトップの画面が当たり前ですが、通常のノートより一回り小さくて、さらにその内周にNMKDがはいるので、フォントの文字が極小サイズになってしまいます。 デスクトップ側の画面を175%とかにしたら、ギリいける感じでしたので、たぶん、そういった工夫が必要みたいです。 あと、Promptに文字を入れるのも、日本語モードになっていると、キーボード入力受け付けないみたいです。これ、気をつけないと。 あと、超当たり前ですが、できあがったファイルもリモート側に
by Expanscape 近年では軽量かつ高性能なノートPCの普及によって外出先や移動中でもPC作業がしやすくなっていますが、オフィスや自宅でマルチディスプレイを使っている人にとっては、1つの画面しかないノートPCでの作業はやりにくいもの。そこでイギリスのExpanscapeという企業が、4Kディスプレイを4枚搭載した驚異の7画面ノートPC「Aurora 7」を発表しました。 Expanscape | The story of the Aurora 7 https://expanscape.com/the-aurora-7-prototype/the-story-of-the-aurora-7/ This Obscene 7-Screen Laptop Only Has 1-Hour Battery Life https://gizmodo.com/its-no-surprise-thi
米半導体メーカー、エヌビディア株の驚異的な上昇は株式市場の参加者を魅了し、S&P500種株価指数が最高値を更新する原動力となっている。しかし、このことは同時に、技術的変革の夢を基に株価が高騰したものの、期待が失望に変わり急落に転じた別の企業を思い起こさせる。テスラだ。 電気自動車(EV)が世界を席巻するとの見方から、イーロン・マスク氏率いる米テスラの時価総額は2017年にゼネラル・モーターズ(GM)とフォード・モーターを抜いた。一部のアナリストからは「次のアップル」との評価も聞かれた。 しかし、そうした時代は今や過去のものだ。テスラ株は21年に付けたピーク水準から50%余り下落。連れ高となっていた他のEV株にも、かつての勢いは全くない。人工知能(AI)の将来に対する無限の賭けとして現在のエヌビディア株をみている投資家に冷静さを促すデータだ。
NVIDIA CEOのJensen Huang氏はAIの進化で人間の言葉がプログラミング言語となり、プログラミング教育は重要ではなくなったとし、プログラミングやコンピュータサイエンス教育を重視する一般的な意見とは反対の立場を表明した。 アラブ首長国連邦(UAE)のドバイで2月12日から14日の3日間、世界各国の政府や国際機関、企業のリーダーが参加する国際会議「World Governments Summit 2024」が開催されました。 会議のテーマとして「Shaping Future Governments(未来の政府を形作る)」が掲げられ、AIやデジタルテクノロジーに関する議論も多く行われた中で、NVIDIAの創業者兼CEO Jensen Huang氏と、UAE(アラブ首長国連邦)の人工知能・デジタル経済・リモートワーク担当国務大臣 H.E. Omar AlOlama氏の対談が行われて
DockerでGPU学習環境構築 背景 ディープラーニングでローカルPCのGPUを使った学習環境を構築した経験のある人は、一度はNVIDIAのドライバやCUDA周りでハマった経験があるのではないでしょうか?そんなバッドノウハウ(怪文章?)をまとめたQiita記事(TensorFlowでGPU学習させるためにCUDA周りではまったときの対処法)に、なんとNVIDIAの中の人(@ksasaki さん)から「Dockerを使えば…人類は幸せになれる(超意訳)」とのコメントをいただきました! 喜び勇んで、NVIDIAのドライバをアップデートしたところ、そこには文鎮と化した起動しないLinuxマシンが…からあげのNVIDIAとの戦いは始まったばかりだ!(戦ってません) DockerでGPU学習環境構築するメリット うまく構築できればという前提で、以下のようなメリットがあります。 様々なフレームワーク
Raspberry Pi4 単体で TensorFlow Lite はどれくらいの速度で動く?【2020年12月版】RaspberryPiTensorflowLitexnnpack 1. はじめに 今から半年前の2020年6月、ラズパイ4上でTensorFlow Liteを使った様々なAI認識アプリを動かしてみて、その動作速度をまとめました。 当時のTensorFlowはバージョン2.2でしたが、現在は 2.4(rc4) へと進んでいます。進化が極めて速いDeepLearningの世界において、この半年間でTensorFlow Liteはどう変化したでしょうか。もし「手持ちのアプリは何も変えてないのに、TensorFlow Liteを新しくするだけでめっちゃ速く動くようになったぜ」というのだと嬉しいですよね。 本記事では、前回計測に用いたアプリを再び最新版のTensorFlow Lite環
昨今ではゲームの表現力が向上し、3Dモデルやテクスチャなどさまざまな面でリッチなグラフィックが実現されている。そんな中で、ゲームのグラフィックを解説する海外の人気YouTuberが、3Dグラフィックのゲームにおける“草”の描写の技術と歴史についてツイートで解説。ユーザーの注目を集めている。 Ever wondered how grass is made in video games? Making grass may seem simple, but theres actually a lof of history and technology behind this surprisingly complex topic. Another big thread 🧵 pic.twitter.com/Zbc6zrmgVz — Thomas @ Stylized Station (@Styli
暗号通貨暴落でマイニング撤退が加速。 中国・東南アジアではシステムを解体してグラフィックボードをたたき売りするネカフェが早くも出現しています。 もうクリプトは当分反発しそうにないし、このままじゃ電気代の元がとれない、GPUが値崩れ起こす前に少しでも高く売って回収しないと…という焦燥感に駆られるように、ネットの競売、SNSのライブストリームで売りまくってる姿が確認されています。Baiduなどのフォーラムに出ている写真を見ても、デスクや床の上にむき出しのグラフィックボードが散乱していて、まるで撤兵後の野戦場です。 どれだけの安値で売られているのか?気になる相場はだいたいこんな感じです。 ・ NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti :2,699元(約5万5000円) ・ NVIDIA GeForce RTX 3080:たったの1,399元(約2万8500円) や、安い…。安く出品し
起動確認 いつもの 初期設定 VSCode左下の><をクリック 開発コンテナー構成ファイルを追加 ワークスペースに構成を追加する こちらを選択することでGit上で構成ファイルを管理出来ます。 定義済みのコンテナー構成定義から Node.js & TypeSctipt 導入する、言語などを選択してください。 バージョンを指定してください。 お好きな拡張機能を追加してください。 .devcontainer/devcontainer.jsonに以下の様なファイルが出来上がります。 // For format details, see https://aka.ms/devcontainer.json. For config options, see the // README at: https://github.com/devcontainers/templates/tree/main/src/
全社テレワークしてから、Windows 10が遅い、重い――情シスに苦情殺到の“VDIの悲劇”はなぜ起こるのか:横河レンタ・リースの「Win10運用マスターへの道」(22) 全社テレワークを検討する企業が増える中「Windows 10の動作が遅くなった」「デスクトップが立ち上がりにくくなった」という声が聞こえてくるようになりました。その原因でよくあるのが、以前からテレワークに活用されてきたVDIです。なぜVDIでWindows 10を動かすと問題が起こるのか? その原因と注意点を解説します。 皆さんこんにちは。横河レンタ・リースで、ソフトウェアの製品開発を担当している松尾太輔です。「Windows 10」運用にかかわるさまざまな課題を取り上げる本連載、今回はWindows 10を使ったテレワークの課題になりがちなVDI(仮想デスクトップ)を取り上げます。 当社は2020年2月から全社的にテ
ではそもそも“1bit”とは何が1bitなのか、どうして1bitになるとGPUが不要になるのか。LLMでGPUが不要になるとどんな世界が訪れるのか。オーダーメイドによるAIソリューション「カスタムAI」の開発・提供を行うLaboro.AIの椎橋徹夫CEOに聞いた。 プロフィール:椎橋徹夫 米国州立テキサス大学理学部卒業後、ボストンコンサルティンググループに参画。消費財や流通など多数のプロジェクトに参画した後、社内のデジタル部門の立ち上げに従事。その後、東大発AI系のスタートアップ企業に創業4人目のメンバーとして参画。AI事業部の立ち上げをリード。東京大学工学系研究科松尾豊研究室にて「産学連携の取り組み」「データサイエンス領域の教育」「企業連携の仕組みづくり」に従事。同時に東大発AIスタートアップの創業に参画。2016年にLaboro.AIを創業し、代表取締役CEOに就任。 ──まず、1bi
「ビデオカードがある時にマザーボード側の映像出力に繋ぐ」のは 今でもNGなのか? PC初心者がデスクトップPCを設置する時にやりがちなミスの1つとして、「ビデオカードがあるのにマザーボード側(オンボード側)にディスプレーを接続する」というものがある。 これをやってしまうとディスプレーに映像が出ない、あるいは映像が出たとしてもゲームのレンダリングがCPU内蔵GPUで行われてしまい、ビデオカードは休んだままになってしまう、というものだ。こういったトラブルを防ぐため、ビデオカードを装着したBTOメーカー製PCではオンボード側の映像出力がシールで封印されていることもある。 ビデオカードを搭載したBTOメーカー製PCでは、マザーボード側のHDMIやDisplayPort出力に使用不可であることを知らせるシールが貼られていることも多い しかし、このような古の教えはハードやソフトの発展で乗り越えられるよ
直近の暗号通貨の暴落は、ゲーマーにとってグラフィックカードをさらに低価格で購入する新たな機会を生み出しています。 GPUで採掘しても利益が出なくなったため、採掘業者はGPUの在庫を抱えて中古市場に集まっています。 ビットコインとイーサリアムが先週だけでその価値の30%~40%を失ったため、採掘者は、採掘するのに十分な利益が得られなくなったとして、グラフィックスカードを売り始めています。 これは、すでにGeForce RTX 3000とRadeon RX 6000グラフィックカードを手元で余らせていたボードパートナーにとって新たな問題を引き起こしていますが、同時にゲーマーにとっては新しいグラフィックカードを探すための選択肢が増えることになります。 さて、ここで小売と中古市場が衝突して、2018年に見られたような、グラフィックスカードの大量流入を生み出すと、Tom's Hardwareは報じて
先日、GeForce RTX 4090の12VHPWRコネクタ部分が燃えて溶けたという報告がありましたが、2例目の報告が出てきました。その写真がこちら。 12VHPWRコネクタが溶解 今回、報告されたグラボはASUSの『TUF Gaming GeForce RTX 4090 OC Edition』。 投稿主のNoDuelsPolicy氏によると、黒い砂漠をプレイしていると突然画面が真っ黒になってファンが100%で回転したため、PCの電源を切ってグラボを調べたところ、グラボ側・ケーブル側、両方の12VHPWRコネクタが溶解していたそうです。 また、ケーブルを無理に曲げて使用することもなく、以下の写真のような感じで普通に使用していたとのことです。 無理に折り曲げず普通に使用していた 先日から続く12VHPWRコネクタの発火・溶解の件について、海外メディアのTom’s HardwareがNVID
エルミタ的速攻撮って出しレビュー Vol.1303 クーラーの中心を7mmずらすと最大3℃温度が低下するという、Noctua「Offset AM5 Mounting Bar」は本当に効果があるのか 2023.06.25 更新 文:撮影・編集部 松枝 清顕/池西樹(テストセッション) Noctua「Offset AM5 Mounting Bar」の理屈 Noctuaが2023年6月13日に発表した「Offset AM5 Mounting Bar」。NoctuaのCEO・Roland Mossig氏によると「Ryzen 7000 ユーザーにとって非常に興味深いであろう、パフォーマンス向上アイテム」とされる。 どういう事かと言うと、Ryzen 7000シリーズは、ヒートスプレッダの中央部分にI/Oコア「IOD」が位置し、その下のエリアに発熱が高くなる「CCD」が実装されている。もっとも熱を持つ発
Intel 14nm and AMD/TSMC 7nm transistors micro-compared(HEXUS) Intel 14 nm Node Compared to TSMC's 7 nm Node Using Scanning Electron Microscope(techPowerUp!) 14nm and 7nm are NOT what you think it is - Visiting Tescan Part 3/3(der8auer / YouTube) 名高いオーバークロッカーとして知られるder8auer氏がYouTubeで非常に興味深い検証を行っている。その内容はCore i9 10900KとRyzen 9 3950Xを比較するというもので、製造プロセスは前者がIntel 14nm+++、後者がTSMC 7nmとなる。そしてこれらを電子顕微鏡を用いて比
PCを使っていて不満に感じることといえば、1画面では複数のウィンドウを並べるのに狭すぎること。ブラウザーを開きながらオフィスソフトを使うといったよくあるシーンでも並べて作業するのは厳しく、いちいち切り替えなくてはならないことに不満を抱えている人は多い。 これを改善するのに効果的なのが、マルチディスプレーで複数画面を使う方法だ。単純に表示領域が2倍、3倍と増えるため、複数のソフトやウィンドウを並べて表示するのも余裕となる。また、チャットツールやリモート会議アプリなどを常時表示してもジャマにならないため、メッセージに素早く対応できるようになるのも便利な点だ。 もちろん、ウィンドウを並べずに切り替え表示すればいいとか、仮想デスクトップを使えば問題ないという人もいる。しかし、これはあくまで片方ずつ表示しているだけで、同時に表示できているわけではない。そのため、ブラウザーに表示した情報を見ながら書類
繰り返しますが、正確な図はプロセッサモデルによって異なります。ここでは見積もりのため、以下の目安で考えます。メインメモリのアクセスに60ns(ナノ秒)かかり、L1キャッシュへのアクセス速度はその約50倍高速だとします。 さて、プロセッサの世界には「参照の局所性(locality of reference)」と呼ばれる重要な概念があります。プロセッサがメモリ上の特定の場所にアクセスするとき、以下のように予測を立てます。 近い将来、メモリ上の同じ場所にアクセスする可能性が非常に高い これは「時間的局所性(temporal locality)の法則」です 近い将来、メモリ上のその場所からごく近い場所にアクセスする可能性が非常に高い これは「空間的局所性(spatial locality)の法則」です CPUにキャッシュが存在する理由のひとつが、この時間的局所性です。では空間的局所性を高めるにはど
この記事は「自動運転システムをエッジデバイスに組み込むための技術」を3回に分けて紹介するTURINGのテックブログ連載の第2回の記事「OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に!」です。 第1回の「C++でOpenCV完全入門!」、第3回の「詳解V4L2 (video for linux 2)」もぜひご覧ください! はじめに TURINGで働いている木更津高専の越智です。TURINGでは「We Overtake Tesla」を目標に掲げて、完全自動運転EVの開発・製造を行っています。 TURINGでは、社内で使っている自動運転ソフトウェアにおいて、画像処理部分のライブラリをOpenCVからNVIDIA Performance Primitives(NPP)に変更するプロジェクトに取り組んでいました。これによって、CPUで動かしていた画像処理をGPUバックエンドで動かすことができるようにな
こんにちは、カミナシの浦岡です。 最近、弊社のメンバーとしてUIデザイナーが新たに加わり、プロダクトのUI改善を進めています。 以前は、AntDesignなどUIライブラリーのコンポーネントをそのままプロダクトで使用する機会が多かったのですが、UI改善を行う上で、UIライブラリーそのままでは要件を満たすことが困難なケースも出てきました。 その結果、独自のReactコンポーネントを実装する機会が増えているのですが、 この記事では、その独自コンポーネントを「ヌルヌル動く」仕上がりにするために気をつけている点を架空の題材を使って書きます。 題材 今回、「空を舞うカレンダー」(ペルソナ5風!?)のUIがデザイナーから提示されたと仮定して進めます。 極端な題材ですが、UIライブラリのカレンダーをベースには実現できそうにないので、独自コンポーネントとして作りましょう! 先に、ヌルヌル動かす上で気をつけ
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