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
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
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
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
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
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。
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
(2022/09/22 17:52更新)画像生成AI「Stable Diffusion」を簡単に利用するための実行環境の1つである「Stable Diffusion web UI」のコントリビューター(開発貢献者)の1人であるAUTOMATIC1111氏が、フォークではないものの同名で「機能全部盛り」なStable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)の開発を進めています。 GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui ◆目次 1:AUTOMATIC1111版Stable Diffusion web UIでできること・対応していること 2:Google Co
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
Celeronかよ、俺なんてK6-2だったぜ最初のパソコンは 俺もその頃愛国flashみたいなものに触れてネトウヨになりかけてたが 韓国への偏見が解けたのは00年代のMMORPGを遊び漁っていたころ RO、ガディウス、アスガルド、シールオンライン、マビノギ、アトランティカ、エルソード……とかが好きだったな 君のミツキヨ枠は、俺の中ではESTi氏だったな 台湾に感心するようになったのは10年代のゲーム ルーセントハート、レインボーアーチ、Deemo、Cytus2……とかにハマったな 中国に一目置くようになったのは10年代後半、 崩壊学園、崩壊3rd、原神、スターレイル……進歩の度合いがえげつないな 俺はゲームばっかりだが、こういう消費者文化が世界をつなげるんだろうな
M1 Maxより速いディープラーニングに最適なノートPC「Tensorbook」2022.04.16 22:0045,517 大野恭希 AWSのlambdaにPythonのlambdaにLambda Labsに...世の中Lambda(ラムダ)だらけですね。 LambdaがRazerと共同開発したディープラーニング向けノートPC「Tensorbook(テンサーブック)」が発表されています。価格は3499ドル(約44万円)から。 構成は、駆け出しPythonエンジニア初学者でも分かる「これなら大丈夫だろうGPU」GeForce RTX 3080(VRAM16GB)と、Core i7 11800、メモリは64GB。GPU性能はアップルのM1 Maxより最大4倍近く速く、Google Colabを用いた学習モデルの構築と近くすれば最大10倍の差が出ているといいます。ま、RTX3080なんだからそ
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
AMDの新しいモバイル用CPUはヤバいくらい速い2021.01.31 21:0073,201 Joanna Nelius - Gizmodo US [原文] ( scheme_a ) M1に負けじとAMDも奮戦! 世間の話題がApple M1の驚異的な速さでもちきりな中、既にデスクトップの分野ではIntelと肩を並べ、追い越さんばかりの勢いのAMDが、実はラップトップでも背後に忍び寄っていたようです。 つい最近MacBook Proに目移りしそうだった米GizmodoのJoanna Nelius氏ですが、AMDの最新プロセッサで「やっぱりWindows!」となったようです。今回はそんな彼女によるRyzen 9 5980HSの比較テストを見てみましょう。 新しいMacBook Proの驚異的なプロセッサ速度に思わず目移りし始めたと思ったら、AMDがRyzen 9 5980HSで私をWindo
Tweet 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。つい先日時価総額世界1位になったことでも話題となっています。 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、限られた資金から資産形成するために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
地方拠点の一つ、九州支社に所属しています。サーバ・ストレージを中心としたSI業務に携わってましたが、現在は技術探索・深堀業務を中心に対応しています。 2018年に難病を患ったことにより、定期的に入退院を繰り返しつつ、2023年には男性更年期障害の発症をきっかけに、トランスジェンダーとしての道を歩み始めてます。 なんだかAIって流行ってますよねー こんにちわ。九州支社で細々と遊んで検証業務にいそしんでいるとみーです。 2022年3月から、どーしても「名前だけ知ってる状態」ってのにもやもやしていて、Deeplearningに手を付けたものの、あまりに内容が奥深すぎて沼にドはまりして周囲に「たすけてぇ、たすけてぇ」って叫んでいる素敵な日々を過ごしています。 取りあえず画像処理としてディープフェイク、NLP(Natural Language Processing:自然言語処理)として簡易チャットボ
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
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
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
Alder Lake-Sはゲーム性能でRyzen 9 5950Xを上回れたのか? Intel Core i9-12900K Text by 米田 聡 2021年11月4日,IntelのデスクトップPC向け第12世代Coreプロセッサ(開発コードネーム Alder Lake-S)が発売となった。PC向けのCPUとしては初めて,高性能CPUコア(P-Core)と省電力CPUコア(E-Core)という2種類のCPUコアを搭載する「Hybrid Architecture」を採用するなど,PCの世界に大きな変化をもたらす可能性をもつ製品といえる。 本稿では第12世代Coreプロセッサの中から最上位製品となる「Core i9-12900K」(以下,i9-12900K)の性能をチェックしていく。i9-12900Kは,第12世代Coreプロセッサのフル実装版であり,8基のP-Coreと8基のE-Coreを
前置き 個人マシンで3090 Tiが使えるようになり、ウキウキでEfficientNetV2を回してみると…共有マシンの3090よりも遅い。 どうやらWindowsではパフォーマンスが出ないというウワサは本当だったらしい。(他の要素も検証しろ! 「Windowsが許されるのは小学生までだよねー」などとイジられながらも頑なにWindowsで粘ってきたが そろそろ潮時だろうかと考えていると、CUDA on WSL 2がnear-nativeなパフォーマンスで動くと聞こえてきた。 結果、WSL 2+Docker環境で学習を回すと、Windowsネイティブ環境と比べて実行時間が16%短縮された。 導入方法 以下のページで丁寧に解説されています。 補足: CUDAをDockerから使う場合は「3. CUDA Support for WSL 2」の手順は不要です。 罠1 systemctlが使えないと
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