「1Password」が昨年世界で最も顧客数が増えた業務アプリ。テクノロジースタートアップの人気1位の業務アプリは「Google Workspace」。Oktaの調査結果
Oktaは業務アプリの利用動向に関する年次調査を発表。1社当たりの業務アプリ数、米国は105、日本は35で、昨年最も顧客数が増えたのは「1Password」などの結果が示された。 アイデンティティ管理サービスを提供するOktaは、1万8000社以上が利用する同社のサービスの利用データなどを基にした業務アプリの利用動向に関する年次調査「Businesses at Work 2024」 の結果を発表しました。 1社当たりの業務アプリ数、米国は105、日本は35 調査結果によると、1社当たりの業務アプリ数は平均で米国が105で調査結果中最大、日本は35と調査結果中最少だとされました。 企業規模別に見ると、従業員2,000人以上の大企業は前年比10%増の231、従業員数2000人未満の中堅・中小企業は、前年比4%増の72と、企業規模によって業務アプリの数に大きな違いがあることが示されました。 昨年
システムから言語モデルがどのように使えるか、その時どういうことに気をつける必要があるかを考える「『ChatGPTなどの言語モデルはどのようにシステムで使えるか』きしだなおき氏」。ここで、LINE Fukuoka株式会社のきしだなおき氏が登壇。続いて、システムがChatGPTをどのように使うかと、日本語特化のLLMについて話します。 システムはChatGPTをどのように使うか きしだなおき氏：今、人間がどう使うかという話を中心に話しました。（次に）じゃあシステムからどう使うかとなると、APIを使った利用になりますね。 今日（2023年6月14日時点）朝起きたら「関数定義が可能になったよ」みたいなものが出ていて。今回の（セッションで話した）概要（の内容）とか…。（この概要は）昨日になってやっと（運営に）送ることができたんですけど、「どういう話をしようか」と思って朝起きたら、毎日状況が変わってい
Polly Thompson ［原文］ （翻訳：仲田文子、編集：Toshihiko Inoue） Nov. 25, 2023, 03:00 PM テクノロジー 15,454 アメリカの半導体メーカー、エヌビディアは昨年、｢ボイジャー｣と呼ばれるオフィスを開設した。 7万平方メートルのスペースには、｢障壁も境界もない｣という同社の哲学が反映されている。 Business Insiderは、このプロジェクトの設計責任者に話を聞いた。 半導体メーカーのエヌビディア（Nvidia）はここ数年、大きな成功を収めている。AIフィーバーが世界を席巻する中、同社のGPUチップの需要は急増した。 エヌビディアはAIのトレンドにいち早く着目し、ChatGPTなどの発展著しいテクノロジーで使われるチップの生産で大きくリードするようになった。 同社の株式は年初来250％近く上昇し、時価総額は瞬く間に1兆2000億
【必見】画像生成AI「Stable Diffusion」驚きの機能を一挙紹介！こんなことまでできる「NVIDIA 生成AI Day 2023 Summer」講演レポート - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
「NVIDIA 生成 AI Day 2023 Summer」で、Stability AI Japan株式会社のJerry Chi氏が登壇し、「Stable Diffusionの活用法と事例」の講演を行った。主に画像生成AI「Stable Diffusion」の機能紹介やビジネス活用の解説や動画デモだったが、その内容は「画像生成AIはこんなことまでできるようになったのか」と、全編が驚きの連続だった。 「Stable Diffusion」は画像生成AIブームを巻き起こすきっかけになったアプリケーション(ソリューション)で、最大の特徴は、絵やイラストを描いたり描画すること。写真のようなフォトリアリスティックやアニメ風に生成することもできる。 Stability AI Japan株式会社は日本支社として、研究開発やコミュニティ活動、ビジネス活動に注力している。ただし、海外のモデルを日本でそのまま使
Microsoft、AIの影響で年間水消費量がプール2,000個分に2023.09.14 20:0040,681 Angely Mercado - Gizmodo US ［原文］ （ そうこ ） AI台頭によって、AIがとんでもないエネルギー喰いだということが明らかになりました。電力はもちろん、炭素排出量も多く、環境への不可は仮想通貨を超えるとも言われており、AI活用とともにエネルギー効率化も求められています。 その中でも、消費量が特にに大きいのが水。 Microsoftの環境に関する報告書が公開Microsoft（マイクロソフト）が毎年公開している環境に関する報告書、2022年版がアップされました。 2021年の水使用料は477万2890トン。これが2022年には639万9415トンにまでアップ。実にたった1年で約30％も使用量が増加。オリンピックのプールでいうと、この増加量は2,000
Nintendo Switch 2の詳細スペックが判明。GPU内蔵のCUDAコアは1280基、CPUはArm A78を8コア搭載 Nintendo Switch 2についてはGamescom2023にて関係者内でデモ機が披露され、そこでUnreal Engine 5などが動作しているデモが行われたという噂が出るなど、発売に向けて着々と開発が進められているためかここ最近はリーク情報が多く出始めています。 今回はこの中でも今まで明らかにされていたAmpereアーキテクチャーのGPUを搭載すると言う情報に加えて、このGPUに内蔵されるCUDAコア数やCPUのアーキテクチャーとコア数、そして製造プロセスに関する情報が登場しました。 Samsung Foundry 7LPH(8-nanometer improved version) — Revegnus (@Tech_Reve) September
近年、ChatGPTを始めとする大規模言語モデル*1に大きな注目が集まっておりますが、これらは膨大な知識をモデル内に有することで高い言語処理性能を示す一方、学習に要するエネルギーは、原発１基１時間分の電力量が必要*2とも言われており、また、運用には大規模なGPUクラスタを必要とし様々な業界に特化するためのチューニングや推論にかかるコストが膨大であることから、サステナビリティおよび企業が学習環境を準備するための経済的負担面で課題があります。 NTTでは、これらの課題を解決する研究開発を進め、今回、軽量でありながら世界トップレベルの日本語処理性能を持つ大規模言語モデル「tsuzumi*2」を開発しました。「tsuzumi」のパラメタサイズは6～70億と軽量であるため、市中のクラウド提供型LLMの課題である学習やチューニングに必要となるコストを低減します。「tsuzumi」は英語と日本語に対応し
3月といえば新生活。これから始まる大学生活や一人暮らしなどで、初めてノートパソコンが必要になったり新調したりする方も少なくないでしょう。 一筋縄ではいかないノートパソコン選び。その選び方を解説していきます。 自分の用途を考えよう！ 筆者が強い信条として持っているのが、「ノートパソコンはどこに金をかけたいかで選べ！」というものです。 デスクトップPCであれば、ミニPCやトレーディング用PCなどわずかな例外もありますが、おおむね価格と処理性能の相関が成り立ちます。スマートフォンもブランドや愛国心を売りにする製品など例外はありますが、だいたい同じですよね。 一方、ノートパソコンで考慮すべきはメモリ・CPUなどの単純な処理性能だけではありません。例えばゲームや動画編集をするならGPU性能が、外出先での使用がメインなら可搬性や耐久性、そして駆動時間の長さなどが必要となります。限られたポイント(=資金
中島聡さん、NVIDIAのGPUが用済みになるって本当ですか？AI開発の行列乗算をなくす｢MatMul-free LM｣で気がかりなこと - まぐまぐニュース！
エヌビディアの強みであるGPUの優位性を揺るがすかもしれないAI関連の注目論文とは？人気急上昇中のメルマガ『週刊 Life is beautiful』より読者Q&Aをご紹介。著者の中島さんは「Windows95の父」として知られる日本人エンジニア。メルマガでは毎号、読者からの質問に丁寧に回答しています。 ※本記事のタイトル・見出しはMAG2NEWS編集部によるものです プロフィール：中島聡（なかじま・さとし） ブロガー／起業家／ソフトウェア・エンジニア、工学修士（早稲田大学）／MBA（ワシントン大学）。NTT通信研究所／マイクロソフト日本法人／マイクロソフト本社勤務後、ソフトウェアベンチャーUIEvolution Inc.を米国シアトルで起業。現在は neu.Pen LLCでiPhone/iPadアプリの開発。 1ビットの高速推論AIチップ 米国より先に中国が開発する可能性も 読者からの質
はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 横田研究室の藤井(@okoge_kaz)です。 大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)への注目がGPT-4のリリース以降高まっていますが、LLMを作るための知見は十分に共有されているとは言い難いと個人的に感じています。 Turingでは、Vision and Language, Video and Languageなどのマルチモーダルなモデルの研究開発を行っている一環として、Megatron-DeepSpeed, GPT-NeoXなどを用いて数十Bのモデルの学習を行う知見を蓄積しています。今回はLLMの事前学習を行う際に候補となるMegatron-DeepSpeedを用いてGPT-2-7B(6.6B)の学習をどのように行うのかについて解説します。 分散並列学習がどのよう
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
次世代Nintendo Switch 「スイッチ2」(仮)のデモを見た証言続々。DLSSやレイトレ対応、UE5のMATRIXデモも | テクノエッジ TechnoEdge
著書に『宇宙世紀の政治経済学』（宝島社）、『ガンダムと日本人』（文春新書）、『教養としてのゲーム史』（ちくま新書）、『PS3はなぜ失敗したのか』（晋遊舎）、共著に『超クソゲー2』『超アーケード』『超ファミコン』『PCエンジン大全』（以上、太田出版）、『ゲーム制作 現場の新戦略 企画と運営のノウハウ』(MdN)など。 Nintendo Switchも発売から7年目を迎え、そろそろライフサイクルの終わりに差し掛かりつつあります。 そんななか、後継モデル（以下「スイッチ2」）の未確認情報も相次いでいましたが、今度は「任天堂が実際に開発者にスイッチ2の技術デモを見せた」と複数の人物が証言しています。 いずれも、先月下旬にドイツ・ケルンで開催された大型ゲームイベントgamescom 2023での証言です。 まずはイベント終了直後、マイクロソフト関連で信頼性の高いWindows Centralの編集者
Unity、ゲームの最適化に関する電子書籍を無料公開。「モバイル」「コンソール/PC」向け2冊で、ボトルネックの特定方法やメモリ・GPU最適化などを解説
Unity Technologiesがゲームの最適化について解説する電子書籍を無料で公開 メモリやGPU管理、ボトルネック特定の方法などを解説したPDF資料 モバイル向けとコンソール/PC向けの2冊があり、各デバイス向け解説も Unity Technologiesは2023年12月6日、Unityにおけるゲームの最適化を解説する2冊の電子書籍を公開しました。 公開されたのは、モバイル向け開発ガイド『OPTIMIZE YOUR MOBILE GAME PERFORMANCE』と、コンソール/PC向け開発ガイド『OPTIMIZE YOUR GAME PERFORMANCE FOR CONSOLES AND PC』です。 各ガイドには、ボトルネックの特定方法やメモリ管理、プログラミングやアセット管理など、さまざまなカテゴリーにおける最適化が解説されています。また、各ガイドそれぞれに、対象デバイス
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、AIにより人間の言葉がプログラミング言語となったことで、プログラミングを学ぶことは重要でなくなった、と発言
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
【シリコンバレー=渡辺直樹】米エヌビディアの時価総額が5日、3兆ドル（約468兆円）を突破し、米アップルを抜いて米マイクロソフトに続く世界2位となった。3兆ドルの大台に乗るのは史上3社目。生成AI（人工知能）の開発や処理に使う半導体の需要拡大への期待から株価は上場来高値を更新し続けている。エヌビディアの株価は5日、終値で前日比5%上昇し、QUICK・ファクトセットによると、時価総額は3兆118
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/
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
【シリコンバレー=清水孝輔】米エヌビディアの時価総額が12日、一時米アマゾン・ドット・コムを抜いて世界時価総額ランキングで5位となった。生成AI（人工知能）ブームで同社が圧倒的なシェアを握る画像処理半導体（GPU）の需要が急速に高まったことで、テクノロジー大手の株式市場での勢力図が変わりつつある。エヌビディアの株価は同日の米株式市場で一時前週末比約3%上昇し、時価総額は約1兆8200億ドル（約
米政府、ビットコイン採掘の電力消費量の「緊急調査」開始 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
バイデン政権は先日、ビットコインの価格の上昇で暗号資産のマイニング（採掘）が急増するとの懸念から、マイニングを行う企業がどれだけの電力を消費しているかについての緊急調査の開始を承認した。これを受け、米エネルギー省（DOE）の統計機関であるエネルギー情報局（EIA）は、2月5日からデータの収集を開始する。 ビットコインのマイニング企業は、電力使用に関する詳細を回答することを求められる。 EIAのジョー・デカロリス長官はこの調査について「マイニングのためのエネルギー需要がどのように進化しているか、成長地域を特定し、特にマイニング需要を満たすために使用されている電力源を定量化することに焦点を当てる」と述べている。 ビットコインのマイニングは、莫大な電力を消費することが批判されており、その使用量はいくつかの小国に匹敵するとされている。EIAは、マイニングの増加と電力システムにかかる負荷が「公共的な
大手ハイテク各社は世界中に巨大データセンターを建設しているが、それによって引き起こされる二酸化炭素排出量の大幅な増加の回避にも躍起になっている。 多くの電力を消費する人工知能（ＡＩ）がクラウド化されるのに伴い、太陽光発電や風力発電に余剰がある地域をソフトウエアを使って探し出し、そこでデータセンターの運営を強化するという手法も広がりつつある。二酸化炭素排出量とコストを削減することが可能になるからだ。 クラウドコンピューティングの管理を手掛けるシーラス・ネクサスの共同創業者で最高経営責任者（ＣＥＯ）を務めるクリス・ノーブル氏は「再生可能エネルギーを最大限に利用するやり方でデータセンターを運営する方法を見つけ出すことが急務だ」と語った。 ＡＩが必要とするコンピューティングがもたらす気候変動リスクは広範に及び、化石燃料を使用する電力からクリーンな電力への大幅な転換がなければ一段と悪化する恐れがある
最近オープンになる大規模言語モデル（LLM）が、軒並みGPT-4レベルの性能となっています Huggngfaceで無料でダウンロードできるのですが、問題は必要VRAM容量です 話題の、Command-r-Plusは、日本語性能について評価が高く、一部の性能はGPT-4並みと言われますが、さすがに大型で104Bパラメータもあるため、4bitに量子化しても60GB程度のVRAMが必要となります。 コンシューマークラスのGPUの最高峰、RTX4090は、VRAM24GBのため、command-r-plusをすべてGPUに載せて推論しようと考えると、3台のマルチGPUデスクトップが必要です しかし、RTX4090は450W消費のGPUのため冷却機構が大きく、1デスクトップに3台収めるのは至難の業となります。 先日、水冷ラジエーター付きRTX4090で、マルチGPUデスクトップを作成しました。 水冷
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TSMC 3nmを活用したApple A17とM3 SoCの歩留りは55%程度。コスト高騰や出荷量の減少に繋がる可能性 TSMC’s 3-nm Push Faces Tool Struggles – EE Times TSMCが開発している3nmについてはAppleが2023年秋に発売を計画しているiPhone15に搭載されるA17 BionicやMacbook系に搭載されるM3 SoCの製造に利用されると言われています。また、Appleでは他社に先駆けてこの3nmプロセスを利用するために、TSMC 3nmの生産枠の90%程度を獲得したとも言われているのですが、この3nmについて歩留りが現時点では55%程度と非常に低調とのことで、AppleとTSMCは支払い方法を巡っても低い歩留りに合わせて変更するようです。 EE Timesによると、TSMC 3nmプロセスであるN3Bで製造されるSoC
エヌビディア社（NVIDIA）とS&P500は、どちらも投資家から人気のある投資対象です。エヌビディアは、半導体業界のリーダーで、人工知能（AI）やデータセンターなどの成長分野で強みを持っています。 S&P500は、米国の大企業500社の株式をまとめたインデックスで幅広い分野に投資することができます。エヌビディアはS&P500の構成銘柄の1つです。 エヌビディア社とS&P500の比較は、個別銘柄を買うか？ETFを買うのか？どちらがいいのかということになりますが、あまり比較では語られていません。しかし、資産形成にはとても重要な選択になります。 それぞれの概要や特徴、メリット・デメリットや今後の見通しなどを株のプロであるアドバイザーがわかりやすく解説しますので、今後の資産形成の一助としていただければ幸いです。 エヌビディア社とS&P500の概要 エヌビディア社（NVIDIA）とは エヌビディア
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月２日、米電気自動車（ＥＶ）大手テスラが業績で苦戦しているため、超大型７銘柄、いわゆる「マグニフィセント・セブン」から同社が脱落し、代わりに人工知能（ＡＩ）関連企業が入る可能性が専門家の間で取り沙汰されている。１月８日撮影（２０２４年 ロイター/Dado Ruvic） [２日 ロイター] - 米電気自動車（ＥＶ）大手テスラが業績で苦戦しているため、超大型７銘柄、いわゆる「マグニフィセント・セブン」から同社が脱落し、代わりに人工知能（ＡＩ）関連企業が入る可能性が専門家の間で取り沙汰されている。 アップル(AAPL.O), opens new tab、マイクロソフト(MSFT.O), opens new tab、グーグル親会社アルファベット(GOOGL.O), opens new tab、アマゾン・ドット・コム(AMZN.O), opens new tab、エヌビディア(NVDA.O), o
Windows 12搭載のAIアシスタント、CoPilotでは高度なAI機能の動作にはAIハードウェアが必須。性能は40 TOPs以上が目安で既存のノートPCはほぼ全滅 Windows 11の最新バージョンにはプレビュー版としてCoPilotというAIアシスタント機能が導入されています。しかし、現時点では動作がもたついたり、できることに制限があるなど、まだ十分に活用できる状況にはありません。それでもMicrosoftはこのCoPilotの機能を拡張し、動作速度を向上させるべく、推奨されるハードウェア要件をOEM各社に通達したようです。 AMD Zen 5 Strix DELAY Leak: Hawk Point, Kraken, Escher get Faster AI! – YouTube Moore’s Law is DeadがOEMから入手した情報によると、MicrosoftはAPU
NVIDIAが2024年5月15日に、経済産業省の助成や国内の主要クラウド企業との協力により、日本の生成AIインフラの構築を推進し、自国のデータを自国のAIで活用する「ソブリンAI」の基盤作りを強化していくこと発表しました。 NVIDIA to Help Elevate Japan’s Sovereign AI Efforts Through Generative AI Infrastructure Build-Out | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/japan-sovereign-ai/ NVIDIA、生成AIインフラ構築をとおして日本のソブリンAIの取り組みを支援 | NVIDIAのプレスリリース https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000466.000012662.html NVIDIAは今
米OpenAIの大規模言語モデル（LLM）・GPT-4は今、世界を大きく塗り替え続けている技術の一つだ。世界各国の企業がこぞってLLMの開発を進めている。特にGAFAなどの巨大企業は、その膨大な資源を使ってすでにいくつものLLMを世に放っている。 そんな中、日本では理化学研究所と富士通、東京工業大学、東北大学が、スーパーコンピュータ「富岳」を使ったLLMの研究を今まさに進めている。学習手法の研究からデータの法的な扱いまで幅広く検討し、日本のLLM開発の基盤を作るのが目的だ。 深層学習といえば、今ではGPUを使うのが一般的になっている。しかし富岳はそのGPUを搭載していない。日本にはGPU搭載スパコンも存在するのに、なぜ富岳を使ってLLMを研究するのか。 今回は富士通研究所・コンピューティング研究所の中島耕太所長と白幡晃一さんに、富岳を使ったLLM研究について、その意義を聞いた。富岳は確かに
A sign is posted in front of the Nvidia headquarters on May 10, 2018 in Santa Clara, California. Photographer: Justin Sullivan/Getty Images 大企業がもっと大きくなるとの賭けが当たり、何年も前から利益を積み上げてきた株式トレーダーらは、バブルがどういうものだったか忘れている。エヌビディアがそれを思い出させてくれるかもしれない。 こう語るのはリサーチ・アフィリエイツを創業したロブ・アーノット氏だ。超大型株膨張の危険性を警告することで知られるアーノット氏は、そうした脅威を緩和するパッシブ運用プロダクトの設計者でもある。年初から232％上昇したエヌビディア株は、コンピューターサイエンス革命の流れに乗っているのかもしれないが、「大いなる市場の妄想として教科書で説
Apple A4チップやAMD Ryzenの生みの親であるジム・ケラー氏がNVIDIAのCUDAとx86アーキテクチャを「沼」と呼んで批判
AMDのAthlonやZenマイクロアーキテクチャ、Apple A4などさまざまなチップの開発に携わったアーキテクトでエンジニアのジム・ケラー氏が、X(旧Twitter)で「NVIDIAのCUDAは沼です」と批判したことが報じられています。 Jim Keller criticizes Nvidia's CUDA, x86 — 'Cuda’s a swamp, not a moat. x86 was a swamp too' | Tom's Hardware https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/jim-keller-criticizes-nvidias-cuda-and-x86-cudas-a-swamp-not-a-moat-x86-was-a-swamp-too ケラー氏の経歴は以下の記事を
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「自分でLLMを動かすことでイメージがつきやすくなる」 ローカルで使うメリットと、日本語特化LLMを動かすために必要なスペック
エヌビディアの本社｢ボイジャー｣を見てみよう…｢障壁も境界もない｣という企業哲学を反映
Microsoft、AIの影響で年間水消費量がプール2,000個分に
Apple、初の3nmプロセス採用プロセッサ「M3」
Nintendo Switch 2の詳細スペック判明。CUDAコアは1280基、CPUはArm A78を8コア搭載
NTT版大規模言語モデル「tsuzumi」 | NTT R&D Website
新生活、ノートパソコン選びの「コツ」と「思考法」を伝授します！ - すまほん!!
GPUの性能比較がひと目で行えるヒエラルキー図公開―Nvidia「RTX 4090」全条件でTOPという結果に | Game*Spark - 国内・海外ゲーム情報サイト
大規模言語モデル(LLM)の作り方 Megatron-DeepSpeed編 Part1
「NVIDIA最新GPUの20倍速い」史上最速を謳うAIチップ「Sohu」
【特集】 同じ「4060」と「4090」だけど……GeForceのデスクトップとノートはどのぐらい違う？
【特集】 なぜGeForce RTX 4060は微妙と言われるのか？いまだに人気の3060と性能やコスパを比べて本当の所を見極める
エヌビディア株は転落したテスラの二の舞か、驚異的上昇に警戒の声
NVIDIA、1パッケージに2ダイの新型GPU「Blackwell」。AI性能は学習4倍、推論30倍に
NVIDIA、時価総額Apple抜き世界2位 3兆ドル超え - 日本経済新聞
Devcontainer がデバッグ環境構築のハードルを一気に下げるお話
生成AIでGPUがいらなくなる？ 業界を揺るがす「1ビットLLM」とは何か、識者に聞いた
いまどきのゲーミングPCでマザー側の映像出力に繋ぐのはあり/なし？古の禁忌に踏み込む (1/6)
NVIDIA時価総額、Amazonに並ぶ AI追い風に270兆円 - 日本経済新聞
Intel、ついに「Core Ultra」正式発表。Ryzenより高速、AIも推進
ＡＩが吐き出す二酸化炭素、巨大データセンター持つＩＴ大手に難題
自宅PCでクラスターを構築：コンシューマーGPUの枠を超え、大型LLMをローカルで動かす！｜AIサトシ
GPUなサービスをそこそこな費用で運営する | Kai INUI
TSMC 3nmを活用したApple A17とM3 SoCの歩留りは55%程度。iPhone15などでコスト高騰や出荷量が減少する可能性。
エヌビディア（NVIDIA）vs S&P 500 どっちが買い？
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
テスラ、「マグニフィセント７」から脱落も 代わりはＡＩ関連企業か
Windows 12搭載のCoPilotには高度なAIハードウェアが必須に。既存のノートPCはほぼ全滅？
NVIDIA主導で日本が「ソブリンAI」先進国に、AI立国に必須とNVIDIAが提唱するソブリンAIとは一体何なのか？
なぜ日本はGPUのない「富岳」でLLMを研究するのか 外国に後れを取らないための“現実的な理由”
初めてでもできる！ 自宅PCのGPUを「Google Colab」から使い、生成AIをカンタンに動かす方法【イニシャルB】
バブルハンターが警告、エヌビディア熱狂は「大いなる市場の妄想」