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
AMD Ryzen 7 7800X3DやRyzen 9 7950X3Dなどの3D V-Cacheモデルと、ASUS製マザーボードとの組み合わせで、CPUとマザーボードが死亡するという報告が出ています。その写真がこちら。 上記写真を投稿したのはRedditユーザーのSpeedrookie氏。CPUはRyzen 7 7800X3Dでオーバークロック(OC)はしておらず定格使用。マザーボードはASUS ROG STRIX X670E-E GAMING WIFI。 同氏は24時間ずっとPCを付けっぱなしにしており、外出から帰宅したらマザーボード上のQ-Codeが『00』(CPUの異常)と表示されていて動作しなくなっていたため、バラしてみたところ上記写真のようにCPUとマザーボードのAM5ソケットが焦げ付いて破損していました。また、CPUの焦げ付いた部分には膨張が見られました。 同氏は、Ryzen
中国製パーツだけでPCが動く環境が徐々にだができつつある。つまり電源やケース、ファンだけでなく、SSDやメモリー、CPU、ビデオカードまで中国企業が開発・製造したパーツが登場しているというわけだ。 以前にも本連載で、中国製パーツを組み立てて、Windowsのアプリまで動く様子について紹介している(「中国独自の命令セットのCPUとパーツを用いた「完全中国製PC」でWindowsアプリが動いたと話題に」)。その後、さらに新たに中国産パーツの新しい話題が出てきたので今回紹介していきたい。 独自命令セットのCPUを開発する龍芯科技 政府からの補助金で徐々に製品を実現し、ついに上場か まず独自命令セットを採用したCPU、「龍芯」をリリースしている龍芯科技は、前回紹介した「3A5000」の後、6月に「3C5000L」を発表した。3A5000と3C5000Lの違いは、前者がコンシューマー向けで後者がサー
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。 NVIDIAが10月に発表した新技術は、映像内の動きを抽出して画像に転送することで、リアルな合成動画を生成する敵対的生成ネットワーク(Generative adversarial networks、GAN)を用いた手法だ。 人の全身運動や顔の輪郭運動など、領域分割マスクや線画スケッチを基に、動かしたい画像に合成し写実的な映像に仕上げる。 ベースとなる以前の研究「Video-to-video synthesis」(vid2vid)では、学習したドメインでしか合成できなかったが、今回の研究では訓練データセットに含まれてなくても合成が可能になり、より幅広い合成動画が作成できる。
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
いきなり追記(4月22日) Google Colaboratoryの無料プランではSD/WebUIを使えなくなったようです。以下の記事をご覧ください。 Google Colabの無料プランでStable Diffusionを使えなくなったらModalへ行こう? (追記は以上) パソコンにGPUがない人向けに、AUTOMATIC1111版Stable Diffusion WebUI(以下SD/WebUI)をGoogle Colaboratoryで使うノートブックを作りました。下のGithubからどうぞ。 imamurayusuke/SD1111_colab: AUTOMATIC1111/Stable Diffusion WebUIをGoogle Colaboratoryで使うためのipynb この種のノートブックはいろいろあるのですが、自分が考える仕様を満たすものがなかったため自分で作った次
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
関連キーワード 比較 | 制御 | 技術解説 「CPU」(中央処理装置)、「GPU」(グラフィックス処理装置)、「DPU」(データ処理装置)の3つのプロセッサは、システムの“頭脳”として複雑なコンピューティングを可能にする。各プロセッサは、それぞれどう違うのか。CPUの仕組みを解説した前編「いまさら聞けない『CPU』の基礎知識 その大切な役割とは?」、GPUを取り上げた中編「『GPU』はCPUと何が違う? 用途は画像処理だけじゃない」に続き、後編となる本稿はDPUに焦点を当てる。 DPUとは? これまでのプロセッサと何が違うのか? 併せて読みたいお薦め記事 CPUやGPUについてより深く知るには いまさら聞けない「CPU」と「GPU」の違い AIに最適なのはどっち? 工業大学がCPU×GPUのスパコンを導入 なぜ「GPU」なのか? PCの黎明(れいめい)期には、1個のプロセッサコア(演算装
Code at the speed of thoughtZed is a high-performance, multiplayer code editor from the creators of Atom and Tree-sitter. It's also open source. Stay in FlowProductive coding starts with a tool that stays out of your way. Zed combines the power of an IDE with the responsiveness of a lightweight editor for productivity you can feel under your fingertips. Engineered for performanceZed efficiently le
はじめに 先月、YOLOv4が公開されました。位置づけとしては、物体認識のポピュラーなモデルの1つであるYOLO系統の最新版となります。結果がすごいのはぱっと見分かりましたし、内容も既存の手法をサーベイ・実験頑張って、精度上げていったんだなあくらいのさら読みはしていましたが、もう少しちゃんと読んでおこうと思い、読んでみたので紹介します。 私自身は物体認識の研究者というわけではないですが、なんだかんだ物体認識周りの記事をいくつか書いているので興味のある方は以下もご参照下さい。 note.com note.com [DL輪読会]Objects as Points from Deep Learning JP www.slideshare.net さて、このYOLOv4ですが、元々のYOLOの作者であるJoseph Redmon氏は著者ではありません。Jeseph Redmon氏は研究の軍事利用や
ニューラルネットワークのトレーニングや実行にはGPUが使われることが多く、クラウドサービスのGPUの需要はAIの普及に伴い高まりつつあります。そんなクラウドGPUの構成や価格を、AI関連のニュース&コミュニティサイト・The Full Stackが公開しました。 Cloud GPUs - The Full Stack https://fullstackdeeplearning.com/cloud-gpus/ 表はクラウドサーバーとサーバーレスの2種類に分かれています。ピックアップされたサービスはAmazon Web Service(AWS)やMicrosoft Azure、Cudo Compute、Google Cloud Platform(GCP)、AWS Lambdaなど。Hugging Faceなど一部サービスの記載はありません。 クラウドサーバーの表がこんな感じ。最左列にサービス名
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
まえがき 初めまして、R&Dチームの宮﨑です。趣味はFPSをやってます。150時間やってますが未だにドンかつを食べられていません。普段は深層学習のベンチマークを取ったりしています。 実はひと昔前からあった深層学習。近年実用性が増して一大ブームとなっています。実用的になった背景の一つとしてGPUを用いた高速化により深層学習の学習及び推論が実用的な時間で実行できるようになったことがあります。NVIDIAから提供されるCUDAを用いるとC言語に拡張を加えた形式でCPU+GPUのヘテロジニアスコンピューティングを記述できます。 CUDAを使用するにはCPU+GPUの環境がどのようなハードウェア構成をしており、その上でCUDAがどのようなシステムを構築しているのかを理解する必要があります。この理解なしに漫然とサンプルコードを真似するだけでは意図通りのパフォーマンスが出なかったり、そもそもAPIの意味
arm Mac と向き合う Web アプリケーション開発環境 しない話: Docker Desktop の課金回避 問題意識 Mac の CPU が arm になってしまった結果、以下のような問題がある JVM 系を中心に amd64 な Docker image が Mac で挙動が怪しい ネイティブ開発すっか!!となるとライブラリのバンドリングとかでおかしいことになりがち Ruby の nokogiri とか ネイティブだと古いものはわりと動かない そういう問題がなかったとして arm で開発したものを amd64 環境にデプロイするのはちょっと勇気がいる。 古い環境はアップデートせえやという話なのだが、リソース不足してるものはどうにもならず、結果として古い JVM 環境を延命させてたやつとかはまじでどうにもならなくなったりする。えてしてそういうものは皆さんの手元にあることでしょう。
大事なお知らせ NVIDIA Docker リポジトリでの 2020 年 9 月の変更により、この記事内容と最新の状況に割と大きな差ができてしまいました。最新の状況に合わせた改訂版を、エヌビディアジャパンの Medium ページに投稿しましたので、今後は是非 Medium のほうをご覧ください。 NVIDIA Docker って今どうなってるの? (20.09 版) 以下、2020 年 8 月までの内容です。 ※ 2020/07/09 CUDA 11 の正式リリースに伴い、CUDA のインストールコマンド例を 11.0 のものに更新しました。 ※ 2020/06/13 CUDA 11 RC のリリースに伴い、CUDA 10.2 のインストールページからインストールしても CUDA 11 RCがインストールされるケースが確認されたので、10.2 を明示的に指定するように例示コマンドを更新しま
一向に改善の兆しが見られないグラフィックスカードの品薄状態。ショップの陳列棚はスカスカ&ガラガラ。そこで本日のコレオシは、未だかつてない最悪の状況について、現場の店員に思いの丈を語ってもらおう。 「先週まで在庫があったGeForce RTX 3070も全て完売。価格が高いのでさすがに売れないだろうと思っていたGeForce RTX 3090も動き出し、そろそろ在庫が危なくなってきました。今GeForceを買うなら、2万円のGeForce GTX 1650か25万円のGeForce RTX 3090かの2択という状況です」(ショップ店員) 「長年店員をやっていますが、ここまでグラフィックスカードの在庫がないのは初めての経験です。以前のマイニングブームもひどかったですが、あの時はどんどん入荷がありましたし、どちらかというとよく売れたという印象でした。今回は本当に入荷がない。毎週数本の入荷があれ
毎年、やねうら王プロジェクトでは、クリスマスシーズンになると何かしらのプレゼントを行ってきました。詰将棋問題集100万問であったり、やねうら王のメジャーバージョンのリリースであったり、教師用データセットの公開であったり。今年は、最新版であるやねうら王V8.00をクリスマスに公開しようと準備を粛々と進めてきました。 そんななか、とても心を抉られる記事を目にしました。羽生先生のインタビュー記事です。 将棋をこよなく愛する開発者のみなさんは、将棋ソフトの開発で稼ごうと思っている人たちが少ないのです。 そのため、開発したプログラムを自分のスキルを披露する場として捉えて公開し、私たちが将棋AIを使うためのアプリも無償で公開してくれています。 <a href="https://www.kumon.ne.jp/kumonnow/obog/100_1/" target="_blank" rel="noop
Apple iPhone 4に搭載された「A4」やiPhone 4Sの「A5」、AMDの「K7(Athlon)」や「K8(Opteron)」、「Zenアーキテクチャ」などを手掛けるなど、天才エンジニアとも呼ばれるジム・ケラー(Jim Keller)氏。現在、同氏がCEOを務めるTenstorrentはAI半導体分野で注目を集める存在となっている。 そんなJim Keller氏が6月20日に開催された「RISC-V Day Tokyo 2023 Summer」の招待講演のために来日。併せてメディアブリーフィングを実施し、同社の現在とこれからの方向性、AI半導体に対する考え方などの説明を行った。 TenstorrentのCEOを務めるJim Keller氏。おそらく現在、スマートフォンやPCを利用している人で、同氏が開発に関わった技術を使ってない人はほぼいないと言えるほどのエンジニアである T
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