AIにとって微分可能性が必須条件でなくなりつつある意味 2024.07.04 Updated by Ryo Shimizu on July 4, 2024, 12:26 pm JST かなり長い間、本欄でも「AI(人工知能)」と書くときに、注釈として「AI(人工ニューラルネットワーク)」と書く必要があった。 というのも、AIという言葉が指す意味は範囲がとても広く、解釈次第ではただの電卓や辞書、IMEまでもがAIと呼べてしまうからだ。 だから、「AI」という言葉を多用する人を見た時、それは「新しいインチキ(Atarashii Inchiki)」であると考えた方が良いというジョークを言ったものである。 ここ5年で、事態は一気に変化した。今やニューラルネットワークでないものを「AI」と呼ぶのは憚られる。まあそれでもニューラルネット以前の古いシステムをいまだに「AI」と呼ぶようなIT(インチキ)企
ご存じの通り、Apple Silicon「M1」を搭載したMacが発売された。この連載の担当編集である松尾氏も早速入手されたそうで何よりである。現状のM1は、ある意味「拡張性を犠牲にして性能を優先した」構成であり、今後拡張性が求められるようになっていくと、いろいろ厳しいシーンも出てくるとは思うが、それをどう（CPUコアのアーキテクチャだけでなく、SoCのアーキテクチャも含めて）解決しながら性能を上げていくかが楽しみである。 さてこの連載の最後に、そういうApple Siliconの先にあるものを少し考察してみたい。結論からいえば、Appleは既にApple ISA（Instruction Set Architecture）の策定作業にかかっていると思う。それが世の中に登場するのはまだだいぶ先だと思うし、動向次第では世に出ずに終わる可能性も多少はあるが、そうした作業をやってないというのは、ま
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
最近のCloudflare Workersについて、知らない方向けにざっくばらんに書いてみます。 連絡事項 自己紹介しておくと、僕はCloudflareのDeveloper RelationsチームにいてDeveloper Advocateをやってます。 一方で、HonoというCloudflareのみならずDenoやBun、Fastly等で動くWebフレームワークを開発してます。 Cloudflare Workersとは？ 本題に入る前に、そもそも「Cloudflare Workersとは？」を簡単に紹介しておきます。 Cloudflare WorkersとはCloudflareのエッジで動くサーバーレス環境です。 基本的にJavaScript/TypeScriptでアプリケーションを書きます。 V8というJavaScriptエンジンの上でアプリを動かすのですが、これはWebブラウザのGo
LLMs The History of Chatbots ELIZA (1966) 初期の人工知能プログラムのひとつ。 ルールベースの簡単なパターンマッチングで返答していた。 心理療法士の会話を模したELIZA(DOCTOR)が有名。 PARRY (1972) PARRYは偏執病的統合失調症患者をシミュレートしようとしたもの。 ELIZA(DOCTOR)と通信し話題となった。 Jabberwacky (1982, 1988, 1997) ユーモラスな人間同士の自然な会話をシミュレートすることを目的としていた。 ユーザーとの会話の大規模なデータベースを構築し、言語と文脈を学習することができた。 プロジェクト自体は1982年から開始されていたが、当初は学習機能は有していなかった。 ローブナー賞を2005年(George)、2006年(Joan)に受賞している。 ローブナー賞(Loebner P
こんにちは。わいけいです。 今回の記事では、生成AI界隈ではかなり浸透している RAG について改めて解説していきます。 「低予算で言語モデルを使ったアプリを開発したい」というときに真っ先に選択肢に上がるRAGですが、私自身もRAGを使ったアプリケーションの実装を業務の中で何度も行ってきました。 今回はその知見をシェア出来れば幸いです。 RAG（Retrieval-Augmented Generation)とは まず、 そもそもRAGとは何ぞや？ というところから見ていきましょう。 RAG（Retrieval-Augmented Generation) は自然言語処理（NLP）と特に言語モデルの開発において使用される技術です。 この技術は、大規模な言語モデルが生成するテキストの品質と関連性を向上させるために、外部の情報源からの情報を取得（retrieval）して利用します。 要は、Chat
rinna株式会社（本社：東京都渋谷区/代表取締役：ジャン“クリフ”チェン、以下rinna社）は、日本語に特化したGPT-2の大規模言語モデルを構築し、オープンソースとして公開しました。 ■背景 rinna社は、MicrosoftのAI＆リサーチ部門でAIチャットボットの研究を行っていたチームがスピンアウトして2020年6月に設立したAI開発企業です。ディープラーニング技術を活用し、AIが文脈に応じた会話文を自動生成して人間と自然に会話する「共感チャットモデル」、AIが話し声や歌声で豊かな感情表現を可能にする「音声合成システム」などの技術を発表してきました。これらの最新技術は、当社が運営するAIチャットボット「りんな」や、会話内容や音声表現をカスタマイズしてキャラクター性を持たせたAIチャットボットである「AIキャラクター」の開発に応用され、企業のマーケティングなどにお使いいただいています
AMDの女社長すごすぎワロタ
1: 名無しさん＠涙目です。: NG NG //img.2ch.net/ico/folder1_03.gif リサ・スー（英語：Lisa Su、1969-）とは、世界的にも有名な半導体の研究者である。 1994-1995: Texas Instruments Texas Instrumentsに入社。 1995-1999: IBM半導体研究開発センター IBMの研究部門に転職。 現在主流となっているアルミニウムの代わりに銅を使った半導体チップを発明。 2000-2007: IBMエンジニアリングプロダクツ IBMの開発部門に移動。 バイオチップの開発に専念。 SCEのエンターテイナーである久夛良木健の「ゲーム機の性能を1000倍に向上させる」という無謀な夢あふれる発言に触発され、 プログラミングの天才が使えば1000倍速だが馬鹿が使うと0.001倍速というCPU（Cell Broadban
Intel MacからM1 Macの移行を想定。実際にはIntel MacからM1 Pro Macへ移行をしたのでその忘備録です。出来る限りというのは手動作業が存在するため。移行セットアップを利用せずにクリーンインストールを行う。 なぜクリーンインストールなのか CPUアーキテクチャがarm64に変わるからです。TimeMachineやThunderboltケーブル経由での移行を行ったとしてもM1に最適化されたアプリケーションやミドルウェアではなく、Intel環境下のファイルとarmアプリケーションが入り混じってグチャグチャになった環境を直すよりもクリーンインストールで綺麗な状態でセットアップをしたほうが利点が大きいと考えている。 逆に言えばアーキテクチャが同じであれば良いので、見ている方がいるかわからないがM1 MacからM1 Pro・Maxへの移行はThunderboltケーブル経由で
Webブラウザで3Dモデルを高速に描画する「Babylon.js 7.0」正式リリース。MMD（MikuMikuDance）やApple Vision Proサポート
Webブラウザで3Dモデルを高速に描画する「Babylon.js 7.0」正式リリース。MMD（MikuMikuDance）やApple Vision Proサポート Webブラウザで3Dモデルを高速に描画する「Babylon.js 7.0」正式リリース。MMD（MikuMikuDance）やApple Vision Pro、WebXRなどをサポートし、よりリアルなレンダリングを実現する機能追加も行われた。 マイクロソフトは、Webブラウザ上で2Dや3Dモデルの高速なレンダリングなどを可能にするオープンソースのJavaScriptライブラリ「Babylon.js」の最新版「Babylon.js 7.0」正式版をリリースしました。 We are proud to announce that Babylon.js 7.0 has officially been released! The ne
Polly Thompson ［原文］ （翻訳：仲田文子、編集：Toshihiko Inoue） Nov. 25, 2023, 03:00 PM テックニュース 19,493 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
はじめに ブラウザ上で動くゲームボーイエミュレータを OCaml で書きました。以下のページで試せます。 デモページ いくつかの homebrew ROM も一緒になっているのでいろいろ遊んでみてください。おすすめは「Bouncing ball」と「Tobu Tobu Girl」です。最近のスマホならだいたい安定して 60 FPS 出るはずなので、スマホでも遊べます。 レポジトリはこちらです。 スクリーンショット なぜ OCaml でゲームボーイエミュレータ？新しいプログラミング言語を学ぶ過程で以下のように思ったことはないでしょうか？ 簡単なプログラムなら書けるが、中規模以上のコード1をどうやって書けばよいのか分からない 発展的な言語機能2も勉強しなんとなく理解した気になったが、実践のなかでどのように活用すればいいのかが分からない OCaml を本格的に勉強し始めてた数ヶ月前の筆者はまさに
経済産業省（以下経産省）は11月11日、「次世代半導体の設計・製造基盤確立に向けた取組」として、日本政府が最新の半導体製造技術を開発する「技術研究組合最先端半導体技術センター（LSTC）」という新しい研究開発組織を発足すると発表した。その実行部隊となる製造企業としてキオクシア、ソニー、ソフトバンク、デンソー、トヨタ自動車、NEC、NTTなどが出資して設立した「Rapidus株式会社」（以下Rapidus）を選定したことを明らかにした。 今後LSTCで次世代の半導体製造技術の開発を行ない、Rapidusが実際に製造を担当することで、日本に最先端の半導体製造の環境を再び実現しようというのが狙いだ。 枯れた製造技術を利用して製造している日本の半導体工場 経産省が発表した資料によれば、まず経産省が「技術研究組合最先端半導体技術センター（LSTC）」という研究開発組織を立ち上げる。このLSTCでは、
TL;DR モチベーション ウェブページの背景に星空を見せたかった。それがちゃんと実際の星空の、リアルタイムの状況を反映していたら面白いよねと思った。 スタート時の状況 主に愛情のこもった手打ち HTML5 と 手打ち CSS でシンプルな Web ページを作っていた https://web.archive.org/web/20210212085818/celestian.io この前にどうやら React が世間では流行ってるらしいということで React と TypeScript を使った小さい 1 ページアプリを作った https://web.archive.org/web/20201202100627/https://celestian.io/ssr/ 今の https://celestian.io/sushi の前身 C# で WPF のデスクトップアプリとか作ってたことがあった
Waiting Listにもっと時間がかかるかと思ったのだが、予想外に早く(一日)APIのロックが解除された。ただしまずは8Kトークン版のみ。 GPT-3.5が4Kトークンだったから倍の長さのストーリーが出せるということだ。 ただし値段はChatGPT APIの10倍。元に戻った感じ。 これはどっちを使うべきか結構悩むぞ。 こんな感じで呼ぶ % curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H 'Authorization: Bearer APIKEY'\ -d '{ "model": "gpt-4", "messages": [{"role": "user", "content": "宮崎駿について"}], "temperature": 0.7 }'答えはこ
米Appleは4月20日（現地時間）、新型「iPad Pro」を発表した。SoCにM1チップを搭載。30日に予約を始め、5月後半に発売する。価格は11インチモデルが9万4800円から、12.9インチモデルが12万9800円から（いずれも税込）。 どちらも接続ポートにはThunderbolt／USB-Cを採用。フロントカメラで「Face ID」に対応する。ストレージは128GB、256GB、512GB、1TB、2TB。5G通信にも対応する。 11インチモデルは、サイズが約178.5（幅）×247.6（奥行き）×5.9（高さ）mm、重さが約466gで、Liquid Retinaディスプレイ（2388×1668ピクセル、264ppi）を搭載する。 12.9インチモデルは約214.9（幅）×286.6（奥行き）×6.4（高さ）mm、重さが約682gで、Liquid Retina XDRディスプレイ
GCPにクラウドゲーミングPCを用意してQuest2 + VirtualDesktopでVRゲームを遊ぶ - TouTouTree
はじめに 誰向け ことわり 事前に用意するもの 手順 GCPでの前準備 VMインスタンスの作成 インスタンスの実行とRDPでの接続確認 VR用ゲーミングPCの環境構築 最新のNVIDIAドライバーのインストール Oculus、Steam、VirtualDesktop、VRChatなどのVRゲームのインストール、マイクの設定 ファイアウォールの設定 インスタンスを起動しVRアプリケーションを起動する。 インスタンスの停止 パフォーマンス 費用 GCP VirtualDesktop その他のトラブルシューティングなど RDPの接続が上手くいかない。RDPを切断するとVirtualDesktopが繋がらなくなる。VirtualDesktopで接続後すぐに切断される。 Oculusのインストール時のエラー Virtual Desktopでネットワークプロフィールに関するWarning 「VRCha
Pythonについて思うこと | 雑記帳
みなさん、Pythonは好きですか？ この記事では、私がPythonという言語とそのエコシステムについて思うところを書いていきます。全体を通したストーリーみたいなのはなくて、トピックごとに書いています。 私のPython経験は3年弱です。Pythonについてまだまだ新米だという自覚はありますが、そこは有り余る才能でカバーしてこの記事を書いています。 静的型 Pythonには静的型がありません。型ヒントはありますが、インタープリターにとっては飾りにすぎません。 mypyとかの型チェッカーはありますが、「それさえあれば万事ハッピー」なものではなく、既存のコードを適宜書き換えないと型チェッカーでまともな結果を得るのは難しそうです。型検査を念頭に書かれていない（型ヒント付きの）コードをそのままmypyにかけても大量のエラー・警告が出てくるでしょう（ちなみに、型ヒントなしの関数はmypyのデフォルト
近年のAIは、人間が手を加えなくてもコンピューターが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する「ディープラーニング(深層学習)」という学習手法で動いています。このディープラーニングは、コンピューターゲームに代表されるリアルタイム画像処理に特化した演算装置・プロセッサであるGPUで処理されるというのが通例ですが、ライス大学のコンピューター科学者がIntelと共同で「GPUに比べて最大15倍も高速にディープラーニングできるCPU向けソフトウェア」を開発しました。 ACCELERATING SLIDE DEEP LEARNING ON MODERN CPUS:VECTORIZATION, QUANTIZATIONS, MEMORY OPTIMIZATIONS, AND MORE (PDFファイル)https://proceedings.mlsys.org/paper/2021/file/
Stable Diffusion開発元が3Dアニメーション生成AI「Stability For Blender」を発表、アニメーション生成や3Dモデルのテクスチャ生成などが可能
画像生成AI「Stable Diffusion」の開発元であるStability AIが、3DCGソフトウェア「Blender」上で動作するAI搭載拡張機能「Stability For Blender」を公開しました。Stability For Blenderでは「Blenderで作成したラフ画像を元に好みの画像を生成」「テクスチャのラフ画像からリアルなテクスチャ生成」「アニメーションを生成」といったAI機能を無料で使えます。 Stability for Blender https://platform.stability.ai/docs/integrations/blender Stability AI Announces Stability For Blender; Text To Image Creation in 3D — Stability AI https://ja.stabi
【超速まとめ】新iPhone・iPad・AppleWatch発表！ #AppleEvent リアルタイム記事2021.09.15 06:53229,896 satomi 西谷茂リチャード スタート！2021/09/15 01:50 さーて、あと10分。iPhone 12は地味なアプデながら5G効果で一番売れるiPhoneになりました。iPhone 13は何が出てくるのかな？ 本日のテーマはCalifornia Streaming。California Dreamingのもじりかな。本日の会場に関しては、ティム・クックがヨシュアツリー国立公園風の写真をツイート。｢きょうはいつもと少し違う場所にいる｣って言っています。 Good morning from somewhere a little different this time. We’re California streaming in
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米NVIDIAの研究チームが開発した「One-Shot Free-View Neural Talking-Head Synthesis for Video Conferencing」は、ビデオ会議中に話している人の頭部を常に正面に向ける、深層学習を用いた技術だ。視線や頭部をあちらこちらに動かしても、常に正面を向いて相手とアイコンタクトを取って話しているかのように見せられる。
M1 Mac miniにWindows 11 Proをインストールした。 Intel版ではなくApple SiliconのM1チップへの導入ということで不安もあったが無事にインストールできたので、ブラジングや秀丸の導入、YouTube動画視聴など試した感想を記録したい。 M1 Mac miniにWindows 11を。 今回インストールしたのはMicrosoftが配布しているインサイダープレビュー版。 この取り組み自体は以前から存在していて目新しいモノではないが、IntelモデルではなくApple Siliconモデルでインストールしたことが大きな違いとなる。 実際に導入したところ64bit版のWindows 11 Proとして認識されていた。 Microsoftから仮想マシン用のファイルをインストールする際に「日本」という項目を積極的に選んだものの、インストールを済ませると「英語版」がベ
Amazon Web Services ブログ AWS Batch ベストプラクティスまとめ この記事はプリンシパル HPC ソリューションアーキテクトの Pierre-Yves Aquilanti、AWS Batch のプリンシパルプロダクトマネージャの Steve Kendrex とプリンシパル HPC アプリケーションエンジニアの Matt Koop によるものです。 更新: 2021 年 10 月 5 日 セクション 2 に於けるサブネット CIDR ブロックのガイドラインを修正。 AWS Batch は、科学者や技術者が複雑なシステム構成を管理する必要なく、自由にスケールできる計算環境を提供するサービスです。2017 年に登場して以来、疫学、ゲームシミュレーション、大規模機械学習といった諸々のワークロードを稼動させる様々な業種や組織といったお客様に採用されてきました。 この投稿で
あいかわらず掛算の順序の話がもりあがってるようなのだけど、コーディングルールの話なんだから計算の定義の話をしても徒労だよなと思いながら見ていた。 で、ちょっと教育指導要領解説を見てみたのでまとめる。 学習指導要領解説の記述 「【算数編】小学校学習指導要領（平成29年告示）解説」では次のようになっています。順序は表現のときの問題で、計算では交換則を使っていいとなっています。 被乗数と乗数の順序は、「一つ分の大きさの幾つ分かに当たる大きさを求める」という日常生活などの問題の場面を式で表現する場合に大切にすべきことである。一方、乗法の計算の結果を求める場合には、交換法則を必要に応じて活用し、被乗数と乗数を逆にして計算してもよい。 このPDFの115ページ。 https://www.mext.go.jp/content/20211102-mxt_kyoiku02-100002607_04.pdf
昨今の自作ゲーム向けハンドヘルドゲーム機を調べたついでに、13年前の2009年にアマチュア向けゲーム開発環境について書いていたことを思い出した。 せっかくだからハンドヘルドゲーム機以外についても、ここ13年でどういう変化があったか、知っている範囲で書いておこうかと思う。 PC 王道。最先端のCPU, GPUを使ったゲーム開発が可能。言語、ライブラリもお好みしだい。欠点としては、ゲームが実行される環境があまりにバラバラなので、環境依存の問題がおきやすいことと、統一したゲーム配布プラットフォームがないこと。アマチュア向けSteamみたいのがあるといいんだが。 Unity、Unreal Engine、Godotを代表とするゲームエンジンを使うことが標準となった。DirectXを直接さわってごにょごにょみたいなことはだいぶ減ったと思う。ゲームエンジン本体の豊富な機能と、付属するアセットストアがゲー
ビットコインが暴落してマイニングしてた人達が中古GPUを投げ売り→「お前らのせいでGPUが値上がりしてたんだよ誰が買うか」と怨嗟の声が上がる
henomohesan🍚へのごはん @henomohesan 暗号通貨の暴落で中古GPUが投げ売りされてるけど、そういうの買っちゃダメと断じるPC記事。 マイニングに対するものすごい敵意が見える😅 g-pc.info/archives/25921/ pic.twitter.com/TrDQlylAmh 2022-06-17 19:49:58
なぜタヌキなのか? その謎は謎のままだが、とにかく日本語性能がGemini1.5Proに次ぎ、少し前のGPT-4よりも高い上に商用利用可能という太っ腹仕様なので使わない手はない。むしろこれさえあればもう誰もGPTに課金しなくて済む、そんな未来が来るのかもしれない。 しかし、Tanukiは特殊な何かをしてるらしくMLXに簡単にコンバートできずvllmで動かすときもちょっと魔改造したvllmが必要になるという。 最近ローカルづいてる吾輩としてはできればMLXで動かしたいのだがMLXがまだTanukiに対応してない(し、そもそも何をすればTanuki対応にできるのかよくわからない)ので、とりあえず「非推奨」とされてはいるものの、Macでもギリギリ動きそうなGGUF版を動かしてみた。 from llama_cpp import Llama filename = "Tanuki-8B-dpo-v1.
0. はじめに 昨今のAI、DXブームの影響で、機械学習、深層学習（ディープラーニング, Deep Learning） への注目は増すばかりですが、初学者の方にとって機械学習を学ぶハードルは依然高い状態かと思います。 機械学習、特にディープラーニングを習得するには学ぶべきことが多く、また分野によっては難易度が高いということもあり、学んでいる途中で挫折してしまうという人も多いという印象があります。 そこで本記事では、これから機械学習を学びたい方が自学自習する際の助けになるようにと、有用な自習コンテンツをまとめました。 本記事では、機械学習エンジニアとして実務に参画できるレベルを目指して、コンテンツを収集しました。よって機械学習の理論やライブラリに加え、社会実装する上で付随して必要となるソフトウェアエンジニアリングのスキルも含めています。 コンテンツについては、適宜追記していく予定です。 対象
最初に その後のディープラーニングおじさんの話です。シンデレラの続きみたいなものなので、読まないほうが夢を壊さないかもしれませんということだけ、ここで注意喚起いたします。 この記事、ずっと下書きに入ったまま公開しようか迷っていたのですが、ディープラーニングおじさんのご家族にもご了承いただき、公開することにしました。そこまで拡散は希望していないのですが、特に制限するつもりはありません（できません）。 ディープラーニングおじさんとの出会い振り返り ディープラーニングおじさん（以下Dおじさん）とは、今だに私のブログでトップのPV数を誇る記事の主役です。 上記記事ではあっさり書いていますので、もうちょっと解像度高く思い出しながら振り返ってみたいと思います。 そもそもの出会いは、社内で異動した後、たまたま隣の課にDおじさんがいたことからはじまります。Dおじさんは、私より一回り以上上の年齢（50代後半
![ありがとうディープラーニングおじさん - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3b7a9be3f549c0a6c946b439da6914c96c9a3f40/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20230630%2F20230630051943.png)
Medium(Debugger)より。 新しいM1 Macの実際の体験が動き始めました。速いです。本当に速い。しかし、なぜ? 魔法は何ですか? エリック・エンハイム Youtubeで、昨年iMacを購入したMacユーザーを見ました。それは40GBのRAMを搭載、約4000ドルの費用がかかて最大になりました。その時には、超高価なiMacが、わずか700ドルを支払った新しいM1 Mac Miniによって破壊されていく様子を信じられないような気持ちで見ていました。 実際のテストでは、M1 MacはIntel Macの最上位を超えて追い越しているだけでなく、それらを破壊しているのです。信じられない人たちは、一体どうやってこんなことが可能なのかと尋ね始めました。 あなたがその人たちの一人なら、あなたはうってつけの場所に来ました。ここでは、AppleがM1で行ったことを正確に消化可能な部分に分解する予
DirectX is coming to the Windows Subsystem for Linux At //build 2020 we announced that GPU hardware acceleration is coming to the Windows Subsystem for Linux 2 (WSL 2). What is WSL? WSL is an environment in which users can run their Linux applications from the comfort of their Windows PC. If you are a developer working on containerized workload that will be deployed in the cloud inside of Linux co
画像生成AI「Stable Diffusion」でイラストを描くのに特化したモデルデータ「Waifu-Diffusion」使い方まとめ
2022年8月に一般公開された画像生成AI「Stable Diffusion」を二次元イラスト490万枚以上のデータセットでチューニングした画像生成AIが「Waifu-Diffusion」です。このWaifu-DiffusionをローカルのWindows環境で実行するために、実際にモデルデータをダウンロードして導入してみました。 GitHub - harubaru/waifu-diffusion: stable diffusion finetuned on danbooru https://github.com/harubaru/waifu-diffusion ◆Waifu Diffusionでの生成例 実際に、プロンプト・Sampling Steps・Sampling method・CFG Scale・シード値をまったく同じに設定して、Stable Diffusion(左)とWaifu-
Kubernetes / GKE ファンの皆様こんにちわ。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。GKE Autopilot が GA になりました。弊社公式ブログに続きまして、GKE Autopilot を日本語で解説していきたいと思います。 本記事は以下、3 部構成となります。 GKE Autopilot 概要GKE Autopilot を試してみるGKE Autopilot がハマりそうなユースケースは？ 1. GKE Autopilot 概要GKE Autopilot は GKE の新しいモードです。Control Plane に加えて、Node が完全マネージドになります。これまでの GKE では Node はユーザー自身が必要台数分作成し、以後の Day 2 オペレーション (e.g. アップグレード) 等も気に掛ける必要がありました。GKE Autopil
富岳CPU A64FX用ディープラーニングライブラリの深層 -研究者が語る開発の軌跡- - fltech - 富士通研究所の技術ブログ
はじめに こんにちは。富士通研究所プラットフォーム革新PJの川上です。理化学研究所/富士通が共同で開発した新しいスーパーコンピュータ「富岳」が神戸市沖のポートアイランドに納入され、当初の予定を前倒しして今年度から試行運用が開始されました。6月には早速、スパコンランキングで世界初の同時4冠(TOP500, HPCG, HPL-AI, Graph500)を獲得するなど、幸先のよい立ち上がりを見せています。私が所属する部署では富岳を始め、富岳と同じCPUを搭載した弊社製品PRIMEHPC FX1000/700上でディープラーニング(DL)処理を高速に実現する技術の研究開発をしています。今回は、DL処理を高速に実現するoneDNNというライブラリソフトウェアを富岳向けに移植し、開発したソースコードを本家IntelのoneDNNに寄稿し、取り込まれた話をご紹介します。 ディープラーニング処理のソフト
コスパ良すぎ。デルの7.3万円ノートPC、大学生みんな買うべきじゃない？2024.03.13 11:00101,817 小暮ひさのり これ、絶対お買い得だと思うの。 間もなく4月。新生活に備えてノートPCを買わねば…。みたいに考えている人や保護者の皆さんも多いと思います。じゃあ、どれを買えばいいの？ となりますよね。まさにその問題を投げかけられました。 発端は僕の馴染みのコンビニ店員のお姉さんから｢大学用のPCを探しているんですが、予算10万円でなんとかなりますかねー？｣と聞かれたこと。 その時は｢大学4年間まともに使おうと思ったら、15万円くらいからですかねぇ｣と返しました。僕的には、快適なライン（メモリ16GB・ストレージ512GB）を満たすPCは、やっぱり15万円からという認識があったんです。 …が。その後気になって調べてみたら、すげえコスパ良いPC見つけちゃった。DELL（デル）で
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