グラフィックボードを外付けできる拡張BOX「Razer Core」で高性能ノートPC「Razer Blade Stealth」のGPU性能を爆アゲしてみた
3DゲームやVRコンテンツを楽しむためには高いマシン性能が要求されるため、コアなゲーマーはノートPCではなく高性能グラフィックボードを搭載するデスクトップPCを使います。しかし、Thunderbolt 3規格を使ってフルサイズのグラフィックボードをノートPCに接続して外付けグラフィックボードとして使うというスタイルが登場し、ゲーマーの注目を集めています。2016年9月に日本でも発売された高性能Ultrabook「Razer Blade Stealth」と拡張BOX「Razer Core」は、いち早く外付けGPUに対応した製品で、"本物の"ゲーミングノートPCの世界を実現しています。 Razer Blade Stealth - Core i7と4K液晶搭載の12.5型Ultrabook™超薄型ノートパソコン http://www.razerzone.com/jp-jp/gaming-syst
by Jonathan Cutrer NVIDIAがGPUのLinux向けカーネルモジュールをオープンソース化しました。ソースコードはGPLライセンスとMITライセンスのデュアルライセンスで公開されており、記事作成時点ですでにダウンロード可能となっています。 NVIDIA Releases Open-Source GPU Kernel Modules | NVIDIA Technical Blog https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-releases-open-source-gpu-kernel-modules/ これまで、NVIDIAがGPU関連ソフトウェアのオープンソース化に積極的でないことは広く知られており、2012年にはLinuxの生みの親であるリーナス・トーバルズ氏がLinux対応を怠るNVIDIAに対して中指を突き立てる事件が発生し
NTTは2023年11月、同社が独自開発した大規模言語モデル（LLM）「tsuzumi」を2024年3月から提供開始すると発表した。 tsuzumiのコンセプトについて、NTT 執行役員 研究企画部門長の木下真吾氏は「専門知識を持った、パラメーターサイズの小さなLLMの実現だ。tsuzumiは、パラメーターサイズを抑えつつ、言語学習データの質と量を向上させることで、軽量化と専門性を両立した」と語った。 専門知識を持った軽量LLM「tsuzumi」 tsuzumiは、パラメーターサイズが6億または70億と軽量でありながら、「世界トップクラス」（同社）の日本語処理性能を持つLLMだ。軽量なため、1つのGPUやCPUで推論動作が可能で、学習やチューニングに必要な時間やコストを軽減できるという。日本語／英語に対応する他、表が含まれる誓約書や契約書といった図表文書の視覚読解など、さまざまな形式にも対
米Googleが深層学習専用プロセッサ「TPU」公表、「性能はGPUの10倍」と主張 | 日経 xTECH（クロステック）
「ディープラーニング（深層学習）専用プロセッサ『Tensor Processing Unit（TPU）』を開発し、1年前から使用している」――。米GoogleのSundar Pichai CEO（最高経営責任者）は2016年5月18日、開発者会議「Google I/O 2016」の基調講演で、同社の人工知能（AI）の知られざる秘密を明らかにした（写真1）。 TPUはディープラーニングのために開発したASIC（Application Specific Integrated Circuit、特定用途向けIC）で、GPU（Graphic Processing Unit）やFPGA（Field Programmable Gate Array）といったディープラーニングの処理に使用する他の技術と比較して「消費電力当たりの性能は10倍」（Pichai CEO）だという（写真2）。 同社は2014年から
西川善司の3DGE：AMD，次世代GPU「Vega」における4つの技術ポイントを公開。HBM2はキャッシュで使う!?
西川善司の3DGE：AMD，次世代GPU「Vega」における4つの技術ポイントを公開。HBM2はキャッシュで使う!? ライター：西川善司 米東部標準時間2017年1月5日9：00，AMDは，「HBM2」（High Bandwidth Memory）を採用する次世代GPU「Vega」（ヴェガ，開発コードネーム）の技術情報を一部先行公開した。 2016年12月の報道関係者向けイベント，AMD TECH SUMMITで，AMDのGPU部門であるRadeon Technologies Groupを率いるRaja Koduri（ラジャ・コドゥリ）氏は，「Vegaには4つの新しい技術ポイントがある。今回はこれらについて解説することにしたい」と述べ，懐からVegaのサンプルチップパッケージを出して掲げたのだが，今回，機密保持契約の期限が来たことでお届けできるのは，これら4つの技術ポイントについてだ。 R
イーロン・マスク氏が生成AIを開発するために約1万個のGPUを購入したと、複数の海外紙が報じた。マスク氏は3月、強力なAIの開発や運用などに対して、少なくとも6カ月間の停止を呼び掛ける書簡に署名したばかりだった。 報道によると、マスク氏は約1万個のGPUを購入し、米X社（旧Twitter社）の中でAI開発プロジェクトを始めたという。そのために、米Alphabet傘下の英DeepMindからAI開発を担当していた人材を採用。大規模言語モデル（LLM）の開発に取り組んでいるとしている。購入したGPUの種類などは不明だが、数千万ドル（数十億円）を費やしたと報じている。 一方、AIの安全性について研究する非営利の研究組織「Future of Life Institute」では3月、GPT-4よりも強力なAIの開発と運用を少なくとも6カ月間停止するよう呼びかける書簡を公開。米Appleの共同創業者、
発達障害の特性をCPUとGPUにたとえて考える。
Maxしぐれん @Sigureya 発達障害の人がコミュニケーションを取ることで疲れるのを「普通の人はミラーニューロンという他人の考えを推測するＧＰＵを持つが、発達障害にはそれがないのでＣＰＵ演算している」という解説をしようと思ったが、これを理解できる人間は多くはないのでダメだった。 2017-01-17 03:07:07 「発達障害」でまとめて説明するのは誤解を招く」という話を見たので専門家のマサカリ募集します。 また、ＧＰＵは厳密には間違いという話も見ますので「特定の目的に特化した演算装置」と読み替えていただけると幸いです。 Maxしぐれん @Sigureya 昨日の話とは別になるけど、自分の考え方をコンピュータや人工知能のパターンと関連付けて話した時に「でも、あなたはコンピュータじゃない」と言われたことがある。 でも、一定量の情報を記録し外からの入力に応じて出力するのは一つのコンピュ
［GTC 2014］職人芸集団のPixar，NVIDIAのGPUとゲームグラフィックス技術でCG制作環境のリアルタイム化を目指す
［GTC 2014］職人芸集団のPixar，NVIDIAのGPUとゲームグラフィックス技術でCG制作環境のリアルタイム化を目指す ライター：西川善司 GPU技術者会議「GPU Technology Conference 2014」（以下，GTC 2014）では，CGアニメーションスタジオの大手として名高いPixar Animation Studios（ピクサー・アニメーション・スタジオ，以下，Pixar）による基調講演が行われた。 Pixarといえば，「トイストーリー」に代表されるCGアニメ作品を世に送り出している名門スタジオ。同社がCGの超エキスパートであることは誰もが認めるところだろうが，「PixarはGPUのエキスパートではなかった」と聞けば，驚く人も多いのではないだろうか。 Dirk Van Gelder氏（Engineering Lead, Pixar） そんなPixarも現在で
Firefoxのパフォーマンスを引き上げる、GPUパワーを活用する | エンタープライズ | マイコミジャーナル
Firefox web browser - Faster, more secure & customizable Mozilla Labs ≫ jetpack ≫ Blog Archive ≫ Elevating JavaScript Performance Through GPU Powerにおいて、FirefoxのJavaScript処理にGPUを活用することでパフォーマンスを向上させるためのアイディアが紹介されている。具体的にはCUDAをJavaScriptから利用できるようにするというもの。APIを拡張する方法とJavaScriptのシンタックスそのものを拡張するという2つのアプローチがあるとし、紹介されているのはAPIを拡張するアプローチ。同アイディアはJetpack 0.5 Contestで優勝したAlexander Miltsev氏の取り組みがベースになっている。 CUDA
［GTC 2017］西川善司の3DGE：Volta世代のGPU「GV100」は，これまでと大きく異なるプロセッサだ――いったい何が？
［GTC 2017］西川善司の3DGE：Volta世代のGPU「GV100」は，これまでと大きく異なるプロセッサだ――いったい何が？ ライター：西川善司 NVIDIAは，GTC 2017の会期3日めとなる北米時間2017年5月10日に開催された基調講演で，最新アーキテクチャ「Volta」（ヴォルタ）世代のGPU「GV100」ベースの数値演算アクセラレータ「Tesla V100」を発表した。 基調講演でNVIDIAのJensen Huang氏が，GV100搭載のTesla V100を掲げた（関連記事） 基調講演の後には，「Inside Volta」（Voltaの内部）という，そのままなタイトルのセッションがあり，アーキテクチャのより深い話を聞くことができたので，今回はその内容をレポートすることにしたい。 ちなみに登壇者は，いつものJonah Alben氏ではなく，エンジニアであるOlivie
Cloudflare、CDNエッジのJavaScriptから生成AIを実行できる「Workers AI」を発表。GPUで高速処理を実現
Cloudflare、CDNエッジのJavaScriptから生成AIを実行できる「Workers AI」を発表。GPUで高速処理を実現 Cloudflareは、同社のグローバルネットワークのエッジにおけるアプリケーション実行基盤「Cloudflare Workers」で、生成AIを実行できる新サービス「Workers AI」を発表しました。 Workers AIは同社のグローバルネットワーク上で提供されるGPUを用いて、高速な処理が可能だと説明されています。 We are excited to launch Workers AI - an AI inference as a service platform, empowering developers to run AI models with just a few lines of code, all powered by our gl
無料のチャットボットAI「Chat With RTX」をNVIDIAがリリース、GeForce RTX GPU搭載PCでローカル動作が可能
NVIDIAがGeForce RTX GPUで動作する技術デモ「Chat with RTX」を無料でリリースしました。ユーザーはChat with RTXを独自のコンテンツでパーソナライズでき、システム要件はVRAMが8GB以上のRTX 30シリーズ以降のGPUを搭載したWindowsマシンとなっています。 Chat with RTX Now Free to Download | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/chat-with-rtx-available-now/ NVIDIA Brings Generative AI to Millions, With Tensor Core GPUs, LLMs, Tools for RTX PCs and Workstations | NVIDIA Newsroom https://nvidia
At Microsoft Build in the first half of the year, Microsoft demonstrated some awesome new capabilities and improvements that were coming to Windows Subsystem for Linux 2 including the ability to share the host machine’s GPU with WSL 2 processes. Then in June Craig Loewen from Microsoft announced that developers working on the Windows insider ring machines could now make use of GPU for the Linux wo
［GTC 2015］GPUが機械学習型AIを人間より賢くする？ NVIDIA CEOによるGTC 2015基調講演レポート
［GTC 2015］GPUが機械学習型AIを人間より賢くする？ NVIDIA CEOによるGTC 2015基調講演レポート ライター：西川善司 Jen-Hsun Huang氏（Co-Founder and CEO, NVIDIA）。最近，講演で氏が登壇するときは，決まって肩に鋲の入ったこのジャンパーを着ている 北米時間2015年3月17日，NVIDIA主催のGPUコンピューティング開発者会議「GPU Technology Conference 2015」（以下，GTC 2015）が米国サンノゼで開幕した。会期初日には，NVIDIAの社長兼CEOであるJen-Hsun Huang（ジェンスン・フアン）氏が登壇する基調講演が行われ，同社の最新製品や，GPGPU分野の最新動向についてが解説されている。 講演の冒頭で，Huang氏は「今日，アナウンスしたいことは4つある」と語りだした。スライドで掲
google/jax: GPU- and TPU-backed NumPy with differentiation and JIT compilation.
JAX is a Python library for accelerator-oriented array computation and program transformation, designed for high-performance numerical computing and large-scale machine learning. With its updated version of Autograd, JAX can automatically differentiate native Python and NumPy functions. It can differentiate through loops, branches, recursion, and closures, and it can take derivatives of derivative
GPUはCPUよりもはるかに多くのコアを備えており、多数の並列処理を行う事が可能です。そうしたGPUの性能を活用するために必要な知識を、ITエンジニアのリジュル・ラジェシュさんがブログにまとめています。 GPU Survival Toolkit for the AI age: The bare minimum every developer must know https://journal.hexmos.com/gpu-survival-toolkit/ 現代のAIモデルで使用されているTransformerアーキテクチャは並列処理を活用して大きく性能を向上させており、そうしたAIの開発に関わる場合は並列処理についての理解が必須になってきます。CPUは通常シングルスレッドの逐次処理性能が高まるように設計されており、複雑なAIモデルで必要となる、多数の並列計算を効率的に分散して実行するのに
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こんにちは! テリーです。Apple SiliconのM1チップを搭載した新しいMacは、当初の期待以上の速度が出ているようで、パソコンの新モデルとしては久しぶりに購買意欲をかきたててくれました。16インチのMacBookProが出ればすぐに購入しようと思います。さて、M1はCPUの速度と価格の方に注目されがちですが、GPUも劇的に進化しています。「機械学習といえばNVIDIA」の時代が何年も続いており、TensorflowのGPU版が使えないMacは機械学習トレーニング環境としてあまり使われていませんが、M1の圧倒的な処理能力が使えるならば、多少の文法修正は受け入れられます。ここから勢力図の逆転もありえそうです。 突然ですが、最近映画を見ました。人気小説を原作にした映画で、主演俳優は原作のイメージそのものでしたが、助演の方の顔が原作とまったくイメージが異なっていて台無しだと、娘が怒ってい
パスワード付き ZIP ファイルを hashcat + JtR + GPU で総当たりしてみる - CUBE SUGAR CONTAINER
少し前に以下のツイートが話題になっていた。 hashcat というツールと GTX 2080 Ti を 4 台積んだマシンで ZIP ファイルのパスワードを探索するというもの。 このツイートでは 15 桁までわずか 15 時間 (!) で探索できたとしている。 その探索速度はなんと 22.7 ZH/s (Z = ゼッタ = Giga<Tera<Peta<Exa<Zetta) に及ぶらしい。 Support for PKZIP Master Key added to #hashcat with an insane guessing rate of 22.7 ZettaHash/s on a single RTX 2080Ti. All passwords up to length 15 in less than 15 hours with only 4 GPUs! Excellent con
CPUとGPUの違い、例えていえば？
突き詰めると同じ頭脳だけど、人数がだいぶ違う。 きれいなグラフィックスを見るには、良いグラフィックスカードが必要…って、これは多くの人がなんとなくそう思っていることでしょう。でもCPUとGPUの違いは何か？という質問はやや引っ掛け問題っぽくなります。突き詰めると、CPUとGPUは同じものだからです。gameranxがそれについて解説動画を公開してくれました。 CPUもGPUも、同じようなタスクを処理できます。どちらも0と1でできた問題を受け取り、ものすごい速度で解いていきます。ただCPUとGPUの違いはアーキテクチャです。具体的には搭載されているコアの数が違います。そして、コアの数は同時に解ける問題の数を表してます。簡単に言うと、GPUはCPUよりはるかにたくさんのコアを載せています。Mac Proの最高性能ラインのCPUでも6コアしか搭載されていませんが、NVidiaのGeForce G
RでGPU使ってみた
自分の顔でやる気アップ？ 〜 アイデンティティへの意識集中がモチベーションに及ぼす影響を探る RCTsKeisukeHattori1
サイバー攻撃の脅威が広まる中、Webシステム管理者はパスワードの保存方法をいま一度確認する必要がありそうだ。特に注意すべきなのは、最新のWebアプリケーションフレームワークを使わずに開発した、古いWebシステム。パスワードが漏洩した際に簡単に解読されてしまう可能性があるので注意が必要だ。 2023年8月15日、作品投稿サイト「pictBLand」やオンライン即売会サービス「pictSQUARE」を運営するGMWが不正アクセスを受けたと発表した。pictBLandは作品情報のデータが改ざんされ、pictSQUAREでは会員情報が窃取されていると判明。ユーザーアカウント情報が約80万件流出し、メールアドレスは約61万件、電話番号は約67万件、配送先住所は約22万件、銀行口座情報は883件、X（旧Twitter）のIDは約24万件が流出したという。GMWはユーザーに対して、IDやパスワードを使い
GitHub - FMInference/FlexGen: Running large language models on a single GPU for throughput-oriented scenarios.
In recent years, large language models (LLMs) have shown great performance across a wide range of tasks. Increasingly, LLMs have been applied not only to interactive applications (such as chat), but also to many "back-of-house" tasks. These tasks include benchmarking, information extraction, data wrangling, and form processing. One key characteristic of these applications is that they are throughp
Kaggle GPU用Win11(HOME)+WSL2+nvidia-dockerの構築(2023.03.18版) - Qiita
対象範囲 🏃♂️ Win初期化された状態からスタート 💻 GPUは3060(Laptop) 🚩 ゴールは、ローカルでKaggle公式のDockerImageでGPUが使えるところまで [任意]Win初期化-WindowsUpdate 綺麗な状態からスタートしたい方はここからがよいかと思います。 Winの初期化は「設定」->「回復」->「PCをリセットする」で可能です 初期化完了後はひたすらWindowsUpdate。 NVIDIA Driverのダウンロード(CUDA) CUDAのバージョンはローカルとKaggleKernelをできるだけ合わせておきたいので、確認します KaggleKernelのCUDA Versionの確認 PS C:\Users\hoge> nvidia-smi Sat Mar 18 12:58:39 2023 +-----------------------
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【笠原一輝のユビキタス情報局】 Intelが第4世代Coreプロセッサの内蔵GPUのブランドと性能を公開 ～第3世代に比べて2～3倍の性能向上を実現
1つのGPU／CPUで推論可能な超軽量LLM「tsuzumi」を24年3月から提供へ
富士通、プログラム処理中でもCPUとGPUを切り替える世界初の技術。GPU不足に対応
Intel、10nmの「Ice Lake」プロセッサを6月より量産出荷 ～7nmプロセスの“汎用GPU”も2021年に投入
MINISFORUM、「GPUを後付けできるミニPC」が進化。電源を内蔵して一体感向上
ハイエンドノートの性能を決めるのは、CPU/GPUそのものよりも"その冷却能力"という事実 ～薄型/軽量で高性能なASUS「Zenbook Pro 14 OLED UX6404VI」で実際に検証[Sponsored]
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AppleがPowerVRを採用停止し自社GPUへ移行。Imaginationの株価は約60%減に
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GPU・CUDAを活用して数値計算やAIのトレーニングを高速化するのに必要な基礎知識のコード例付きまとめ
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GitHub - gpujs/gpu.js: GPU Accelerated JavaScript
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