メインストリームの4コアCPUがついに32nmへ！ 内蔵GPUが伏兵のSandy Bridgeがついに登場 インテルは、開発コード名「Sandy Bridge」で呼ばれていた、第2世代のIntel Core i7/i5/i3シリーズのパフォーマンスなど一部情報を解禁した。これらのCPUの製造プロセスは32nmとなる。これまでの32nmプロセス製造のインテルCPUは、6コアのウルトラハイエンドの「Core i7-980X」と、2コアの「Core i5/i3」で、4コア製品は長く45nmプロセスのままであった。4コアCPUはパフォーマンスを重視する自作ユーザーのニーズが高いレンジであり、このSandy Bridgeの登場を待ち望んでいたユーザーは多く、期待度の高いCPUである。 この新しいCPU群は、従来モデルと区別するためにこれまで3桁だったモデルナンバーを4桁に変更し統一されている。そのた
DirectX 10対応GPU仕様一覧表
2009年末〜2010年始に「買い」のグラフィックスカードは？ 10分で分かる，実勢価格3万円以下のGPU事情 編集部：佐々山薫郁 2009年のグラフィックスカード業界で最大のトピックとなったのが，ATI Radeon HD 5000シリーズの登場であることに，異論を挟む人はいないだろう。写真は「ATI Radeon HD 5870」リファレンスカード。早いもので，もう発表から1四半期が経過した ATI Radeon HD 5000シリーズの登場によって，DirectX 11世代の幕が明けた2009年下半期。押し出されるように“旧世代”となったGPUを搭載するグラフィックスカードが特価で店頭に並ぶようになったり，新シリーズが投入されていない価格帯でGeForceの新製品が登場したりした結果，2009年下半期の単体グラフィックスカード市場は，とにかく選択肢が豊富な時期を迎えることになった。
PFNが語る、GPUインフラ調達の考え方とは
2016年度中に5ペタFLOPS（1秒当たりの浮動小数点演算性能）のGPUインフラを使えるようにする――。AI（人工知能）分野で国内トップ級の技術力を持つスタートアップ企業、Preferred Networks（PFN）が社内で掲げる目標である。 ディープラーニング（多層ニューラルネットを使った機械学習）は、画像認識からロボティクス、自然言語処理まで適用が進み、大きな成果を挙げている。 そのディープラーニングの学習を担う要となるITインフラが、GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）搭載サーバーである。 特に米グーグルは、囲碁でプロ棋士を破った「AlphaGo」から、高い精度でテキストを翻訳する「Gogole Translate」まで、ニューラルネットの学習や推論に大量のGPUインフラを活用している。例えばAlphaGoの場合、2015年10月に欧州のプロ棋士と勝負した際は、12
米Googleは4月5日（現地時間）、AlphaGoや様々なサービスで利用しているオリジナルプロセッサ「TPU（Tensor Processing Unit）」についての論文（リンク先はPDF）を発表し、その性能について説明した。 Googleは現在はTPUを、主に人工知能の推論（学習済みモデルを使う）フェーズで使っているという。そのAIワークロードでは、TPUはGPUやCPUよりも15～30倍高速で、30～80倍エネルギー効率が高いとしている。 なお、ここで比較しているCPUは米IntelのHaswell世代の「Xeon E5-2699 v3」、GPUは米NVIDIAの「Tesla K80」で、いずれも実際にGoogleのデータセンターで稼働しているものだ。 Googleは約15年前から各種サービスで機械学習を採用している。6年前にはディープラーニングの採用を開始し、その処理には膨大なコ
来たるべき4K時代にGPUは対応できるのか。マルチGPU構成でチェックする，GeForceとRadeonの「4K対応度」
来たるべき4K時代にGPUは対応できるのか。マルチGPU構成でチェックする，GeForceとRadeonの「4K対応度」 ライター：米田 聡 4K対応ディスプレイ（ASUSTeK Computer製「PQ321Q」） まだその数は限られているものの，PC用の4Kディスプレイが流通し始めている。IGZOパネルを採用したデザイン向けのものが30インチ超級で30万円以上と，まだまだ価格的には高嶺の花といった感じだったが，国内でも28インチで10万円以下という価格設定のなされたエントリー市場向けモデルがDellから年内の発売予定として告知されるなど，低価格化の兆しは見え始めている。 テレビにおける4K解像度の難点としてよく挙げられるのがコンテンツ不足だが，ゲームという立派な4K対応コンテンツがPCにはすでにある。もちろんすべてのゲームが4K解像度をサポートしているわけではないものの，GPU業界の二
“GPU2個でGPT-4o”並みの性能 AIモデル「Command A」登場 「Transformer」開発者が発表
大規模言語モデル（LLM）の基礎技術「Transformer」開発者の1人、エイダン・ゴメスさんがCEOを務めるカナダのAI企業Cohereは3月13日（現地時間）、生成AIモデル「Command A」を発表した。GPU2個で動作できるのが特徴。それにもかかわらず、米OpenAIの「GPT-4o」や中国DeepSeekの「DeepSeek v3」と遜色ない性能を実現したという。 他のAIモデルが稼働する際、一般的に32個のGPUを必要とするなか、Command Aは米NVIDIAの「A100」または「H100」2個で動作するという。GPT-4oやv3との性能比較では、コーディングや学術分野、エージェントタスクで同等の能力を発揮した。人間による評価でも、両モデルとほとんど変わらない性能を示したとしている。
インターネット上の広告は、その効果を最大化するためにユーザーの行動を追跡して適切なターゲットを選別しています。このユーザー追跡はCookieなどを用いて行われていますが、新たにGPUを用いてユーザーを識別できる技術が発表されました。 DRAWNAPART: A Device Identification Technique based on Remote GPU Fingerprinting https://arxiv.org/abs/2201.09956 Researchers use GPU fingerprinting to track users online https://www.bleepingcomputer.com/news/security/researchers-use-gpu-fingerprinting-to-track-users-online/ ユーザーの行動
「こんなハズでは……」 理論性能は良いのにベンチマークスコアが奮わない？ 「モンスターハンターワイルズ」にピッタリなGPUの選び方
最近の大作PCゲーム（いわゆる「AAAタイトル」）では、理論性能が高いGPUを備えるPCでも、想定通りのパフォーマンスが出ないことが多い。逆に、タイトルによっては理論性能がそこそこなのにパフォーマンスが良好なこともある。 最近であれば、カプコンがSteam経由で配信を開始した「モンスターハンターワイルズ ベンチマーク」が、このような事象の“好例”となっている。いいスペックのGPUを用意したのに、どうしてこうなるのか――特にPCゲーミング初心者は、「なんでこうなるの？」と頭を抱え込んでしまうかもしれない。 そこで2回に分けて、このような現象が起こる“理由”を解説した上で、「2025年に快適なPCゲーミングライフを送るためのGPUの選び方」を伝授していく。今回は解説編だ。 「Radeon RX 7600」よりも「PS5 Pro」のGPUの方が強い？ 2024年11月に発売されたソニー・インタラ
コードなしでWeb3コンテンツなどを開発することができるプラットフォーム・thirdwebの創設者であるadammaj氏が、「経験なしで2週間でゼロからGPUを構築した」と報告しています。 I've spent the past ~2 weeks building a GPU from scratch with no prior experience. It was way harder than I expected. Progress tracker in thread (coolest stuff at the end)👇 pic.twitter.com/VDJHnaIheb— adammaj (@MajmudarAdam) April 25, 2024 ◆ステップ1：GPUアーキテクチャの基礎を学ぶ adammaj氏はまず、最新のGPUがアーキテクチャレベルでどのように機能してい
「GeForce RTX 3070 Founders Edition」レビュー。RTX 2080 Tiに劣らない性能で消費電力と価格は低い優れたGPUだ
RTX 2080 Tiに劣らない性能で消費電力と価格は低い優れたGPU GeForce RTX 3070 Founders Edition Text by 宮崎真一 Turing世代のハイエンド製品だった「GeForce RTX 2080 Ti」（以下，RTX 2080 Ti）の性能を凌駕するAmpere世代の「GeForce RTX 3080」（以下，RTX 3080）は，インパクトがかなり大きかった。しかし，いくら高い性能を発揮するとはいえ，10万円前後という価格のグラフィックスカードには，おいそれとは手が出ない人は多いだろう。 そんなゲーマーが待ち望んでいるのは，Ampere世代のミドルハイクラスとなる「GeForce RTX 3070」（以下，RTX 3070）ではないだろうか。 GeForce RTX 3070 Founders Edition メーカー：NVIDIA 価格：49
NVIDIA製GPUの数十倍速い？ 次々に出てくる「AI専用チップ」とは何者か 識者に聞く高速化の仕組み（1/3 ページ） スタートアップ企業の米Etchedが発表した「Sohu」が、AI業界に新たな波紋を投げかけている。トランスフォーマーモデルに特化したこのAI専用チップは、米NVIDIAのH100 GPUと比較して20倍高速かつ低コストで動作すると主張しているからだ。 SohuのようなAI専用チップの登場は、AI業界にどのような変革をもたらすのか。汎用性の高いGPUから特化型チップへの移行は、AI開発のアプローチをどう変えるのか。そして、こうした専用ハードウェアの普及は、ソフトウェア開発の方向性にどのような影響を与えるのか。 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（東京都中央区）の椎橋徹夫CEOに、AI専用チップがもたらす可能性と課題
（古い記事）EC2のGPUインスタンスにChainerを5行で入れて4行で動かす - 随所に主と作れば、立処皆真なり
PFI/PFN社でオープンソース公開したディープラーニングフレームワークChainer、すで使って頂いている方、ありがとうございます。 さてそんなChainerですが、MacBookでも簡単に使い始めることはできますが、真価を発揮させるにはGPU環境が欲しいところです。また一方、GPUを積んだデスクトップPCでも（特にPyCUDAの）インストールでつまづく方がいるのも事実です。 開発側の人間としては、できれば手軽に試してもらえる環境を提供したい。そこでは、やはりAWSのEC2でGPUインスタンス使うのが一番いいと思います*1。 Chainer on EC2は何名かブログ等で記事を公開されていますが、今のところ最も簡単な方法はRyosuke TajimaさんのAWSでサクッとChainerを使ってみるです。 が、やはりここでもPyCUDAをソースからのビルドしてもらうことになっています。原因
GitHub - david-gpu/srez: Image super-resolution through deep learning
Image super-resolution through deep learning. This project uses deep learning to upscale 16x16 images by a 4x factor. The resulting 64x64 images display sharp features that are plausible based on the dataset that was used to train the neural net. Here's an random, non cherry-picked, example of what this network can do. From left to right, the first column is the 16x16 input image, the second one i
| 人気ページ | おすすめ記事 | 定番ツール | GPUでzipパスワードを超高速解析するツールがお手軽価格で販売されてたので購入してみた。 CUDAを利用した超高速パスワード解析ツールが市販されたと聞いて、興味本位で購入してみました。5桁のパスワードは一瞬、6桁のパスワードも15秒～1分で解析しちゃいます。
ライス大学研究チーム、GPUを使わずにディープラーニングを高速化するアルゴリズムを開発：行列の乗算ではなく、ハッシュテーブルで解決可能な探索問題に ライス大学のコンピュータサイエンス研究者チームが、GPUのようなアクセラレーションハードウェアを使用することなく、ディープラーニングを高速化できるという「Sub-Linear Deep Learning Engine」アルゴリズムを開発した。
http://calendar.perfplanet.com/2014/hardware-accelerated-css-the-nice-vs-the-naughty/ 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約1時間前 Ariya Hidayatが、サイトパフォーマンスの改善のためにGPUをうまく活用するポイントについて紹介してくれています。 まず、期待できるGPUの効果は、ページのレンダリングを加速してくれること。 アニメーションのフレームごとにピクセルを描くのではなく、ブラウザはDOMエレメントのスナップショットを撮って、それをGPUテクスチャ（レイヤ）として保存。後で、GPUにそのテクスチャを変換させ、DOMエレメントをアニメーションしているように見せることができる。 渋滞している高速道路ではス
【エヌ教授の事件簿】マルチGPUでディープラーニングを高速化!NVIDIA Digits2のヒミツ:電脳ヒッチハイクガイド:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコチャンネル:生活
※この物語はフィクションです。実在する人物・OS・プログラミング言語・端末・企業・団体名等とは一切関係がありませんのでご注意下さい ■登場人物紹介 ケイス淀橋 コンピュータウィルスに感染し、ネットのアチラ側からこちら側にでられなくなってしまった電脳空間カウボーイ。 シン石丸 電脳空間カウボーイズのリーダー。ケイスともケイスの兄とも昵懇の仲 エヌ教授 実際には何を研究しているのかよくわからないがコンピュータに詳しい教授 ■ニュース多すぎなディープラーニング業界 NVIDIAがDigitsの新しいバージョンを発表したよー おお、何ができるようになったの? とりあえず今回の目玉はマルチGPU対応みたいだね ちょっと待て、今までマルチGPUに対応していなかったのか? そうみたいだね。 NVIDIA、4GPU搭載マシンとか売ってたのに!? 120万円もする ああ。あれを買った人は全く意味ナシだったわ
Supercomputing Contest 2013/GPUプログラミング資料 - Supercomputing Programing Contest Official Site
Supercomputing Contest 2013/GPUプログラミング資料 最終更新日時: 2025-03-21 (金) 15:55:22 このページは随時改訂されます。 はじめに† 今年のSuperCon本選では、2012年度に引き続き、東京工業大学TSUBAME2.0スーパーコンピュータ上で、 GPUプログラミングに挑戦してもらいます。 GPU向けのプログラミング言語CUDAを用いて プログラムを組むことになります。 参加者の皆さんの多くにとってまだまだ見慣れない環境だと思いますので、 予習のための資料を前もって公開します (例年通り、本選期間の講習会も行います)。 C言語の基本知識があれば読み進められると思いますので、 挑戦してみてください。 ↑ 基礎編† 「GPUプログラミングって何？」というところから、簡単なCUDAプログラム を作成できるところまで説明します。 GPUプロ
慶應義塾大学教授で工学博士の中村維男氏。IEEEのフェローを務めるほか、英ロンドン大学インペリアル校教授兼フェロー、米スタンフォード大学客員教授、東北大学名誉教授などを兼任する。HPC Open Forumで新たに立ち上がったGPUコンピューティング分科会長に就任 「GPUは、CPUに比べると、ちょっと知能は落ちる。しかし、いったん走り出せばイノシシのように50倍ぐらいの速さで走る」。並列処理コンピューティングの第1人者として知られる中村維男教授はGPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）の特性をそう説明する。GPUは条件分岐が入る処理などは苦手だが、単純な計算処理の並列化では大きな力を発揮する。 こうしたGPUの特性から、これまでベクトル型の並列コンピュータやCPUのクラスタ構成で実現してきたHPC（ハイパフォーマンスコンピュータ）、いわゆるスパコンで、GPU（グラフィックス・プ
Appleがついに「iPhone 4S」を正式発表しました。 Apple - Apple Events - Apple Special Event October 2011 iPad 2に採用されたデュアルコアCPU「A5」を搭載し、GPUもデュアルコアに。iPhone 4と比較して最大7倍速いモデルとなっています。 バッテリーに関しては3Gでの通話時間は8時間、2Gであれば14時間、3Gでのブラウジングなら6時間、無線LANを使ったブラウジングなら9時間、ビデオ再生だけなら10時間、音楽再生だけなら40時間となっています。 従来モデル（上り最大5.8Mbps、下り最大7.2Mbps）の2倍となる下り最大14.4Mbpsに対応 カメラは800万画素カメラに。 し、裏面照射型CMOSを採用したiPhone 4よりも73％明るく、撮影時間を3分の1に。 30％の省サイズ化を実現したf2.4の広
GPUを用いた並列演算に利用されるプログラミング言語といえば、機械学習の研究などに利用されるPythonが一般的ですが、JavaScriptによるウェブアプリでもGPUを用いたい場合があるはず。オープンソースのJavaScriptライブラリ「GPU.js」を使うと、スクリプトを実行するコンピューターのGPUを利用して並列処理を行うことで、多次元の演算などを高速に行うことができます。 GPU.js - GPU accelerated JavaScript https://gpu.rocks 今回GPU.jsを動かすシステムは以下。CPUはIntel Core i5-4570、GPUはAMD Radeon RX480、OSはUbuntu 20.04、ウィンドウシステムはWaylandを使用しています。 カーネルバージョンは5.4.0-42 ロードしているドライバーはこんな感じ。Linuxに標準
西川善司の3DGE：新世代GPU「Turing」のリアルタイムレイトレーシングは「本物」なのか？ その正体に迫る ライター：西川善司 既報のとおり，北米時間2018年8月13日，NVIDIAは，カナダ・バンクーバーで行われているコンピュータグラフィックスとインタラクティブ技術の学会であるSIGGRAPH 2018に合わせ，新世代GPUコア「Turing」（テューリング）と，Turing世代初にして「史上初のレイトレーシングGPU」という位置づけのQuadro RTXを発表した。 Quadro RTXグラフィックスカード 本稿執筆時点で，Turingのアーキテクチャ面に関する詳細は明らかになっていない。つまり，NVIDIAのイベントで明らかになった以上の情報はないわけだが，それでも「Turing世代で何ができるようになるのか」はやはり気になるところだ。 今回は，現時点における公開情報を基に，
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内蔵GPUの存在を大きく変える「Sandy Bridge」の性能とは？ (1/3)
2009年末〜2010年始に「買い」のグラフィックスカードは？ 10分で分かる，実勢価格3万円以下のGPU事情
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 AMDが投入する世界初の7nmプロセスGPU
GPU.js - GPU accelerated Javascript
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 汎用コンピューティングでも高速なPlayStation 4のGPU
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 プロセス技術とアーキテクチャの利を得た「Wii U」のGPU
Google、AIチップ「TPU」はGPUより30倍速い
NVIDIAのCEOが「GeForce RTX 5090 GPU」の飛び抜けて高い価格設定についてコメント。熱心なファンは節約のために妥協したりしない - AUTOMATON
使用中のGPUから個人を識別できる技術が登場、同じ型番のGPUでも正確に見分けられる
ゲーム機並みのGPUローレベル制御を開放するAMDの「GPUOpen」戦略 ～ツールやSDKはオープンソースとしてGitHubで公開
【笠原一輝のユビキタス情報局】 GPU性能競争に“帰ってきたAMD” ～NVIDIAの最高峰と並ぶ性能を久々に実現したRadeon RX 6900 XTをサプライズ発表
「ゼロからGPU開発」に経験なし＆わずか2週間で成功した猛者が登場
GPUからの脱却と「AI半導体」の可能性【西田宗千佳のイマトミライ】
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Intel、第10世代以前のCPU内蔵GPUをレガシー扱いに。致命的なバグ/脆弱性修正のみ提供へ
GPUの動作を監視してWeb履歴やパスワードを盗み出すサイドチャネル攻撃手法
CPUもGPUもライバル完封。Qualcomm、AppleやIntelに勝利宣言
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ライス大学研究チーム、GPUを使わずにディープラーニングを高速化するアルゴリズムを開発
プレビュー版Windows 10のタスクマネージャーに“GPU”が追加 ～プロセスごとのGPU使用率などを確認可能に
AMD、Zen 2コア採用のデスクトップ向けAPUを正式発表 ～Core i7-9700よりマルチスレッド性能が31%、GPU性能が202%高速
GPUを活かせるCSSの工夫 - ワザノバ | wazanova
「ベクトル型スパコンは高すぎる」、GPU利用のHPCが本格化 － ＠IT
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