加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実 2024.06.21 Updated by Ryo Shimizu on June 21, 2024, 18:19 pm JST 世界中の企業や政府が狂ったようにNVIDIAのGPUを買い漁る流れはそろそろ潮時かもしれない。 いくつかの興味深い事象が起きているからだ。 昨日発表されたKarakuri社のLLM、「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」は、非常に高性能な日本語LLMだ。Karakuri社は今年の一月にも非常に高性能な70Bモデルを引っ提げて業界に旋風を巻き起こした。この最新のLLNは、日本語向けオープンLLMとしては初の「命令実行」チューニングを施されている。それだけでなく、RAGと呼ばれる、複数の知識を組み合わせてより正解に近い答えを導く技術や、Function
任天堂株主総会レポート2024
2013年に初参加し、コロナ禍で2年ほど欠席を挟んで今回で10回目の参加となる任天堂株主総会に今年も行ってきた。 先日、株主総会に関する記事執筆の依頼があり、株主総会に参加する意義と楽しみ方について書いたので、合わせて読んでいただけるとありがたい。 任天堂が好き過ぎて株を購入。「任天堂株主総会レポート」中の人が語る、“推し”企業に投資する魅力 | イーデス さて、今年2024年の株主総会だが、Nintendo Live 2024 TOKYOが脅迫により中止に追い込まれたことが影響したのか、今年から手荷物検査が行われると告知があった。博多駅からの始発で開会時間には間に合うのだけど、手荷物検査や天候不良で余計な時間が取られそうだと判断し、余裕を持てるようにホテルを予約して前日入りすることにした。 かつて任天堂の株価はWii全盛期に7万円台をつけ、その後の業績不振によりもっとも低いときは1万円を
自分の認識をだらだら書くとこうなる。 結局のところ2003年から2011年頃までいちばん延べ計算量が必要だったのはリアルタイムの3Dグラフィックスのレンダリングだったんだ。そこではNVIDIAって会社がPCゲームのプラットフォームを握ってしまっていてそこで技術開発をめっちゃ進めてしまったんだ。 結果的にPlayStation2までは純日本設計だったグラフィックチップが、PlayStation3ではNVIDIAのGPUになってしまったんだ。そこで負けが確定してしまった感じだ。PlayStation3のCPU、CELLに内蔵されているSPUは、世代をどんどん進めていったら最終的にレンダリングもできるグラフィックチップに進化する可能性があったのかもしれないけど次世代が出せなかったのでそこで終わりになってしまった。 NVIDIAは先端を走っているユーザーが何を求めているかをめちゃくちゃちゃんと調査
ブースは、韓国の音声AI企業Supertoneが出展したもの。角刈りオジサンの美少女ボイスは、リアルタイム音声変換ソフト「SHIFT」のデモによるものだった。このSHIFT、少女だけでなく少年、成人女性、成人男性、渋いおじいさん、悪魔などさまざまな声がプリセットされており、リアルタイムかつ高精度に声を変換できるのが特徴。 独自の音声合成基盤モデル「NANSY」（Neural Analysis & Synthesis）を採用しており、ユーザーの声の事前学習も、10秒程度のサンプルスクリプトを読み上げるだけで完了。ユーザーとキャラクターの音声の混合比率や感情の表現度合い、音の高低なども細かく調整可能だ。 同様の技術として「RVC」（Realtime Voice Changer）などが有名だが、快適に利用するにはNVIDIAの高性能なGPUを必要とする。一方、SHIFTはCPUのみで47ミリ秒と
米AIスタートアップ「Etched」は6月25日（現地時間）、ChatGPTなど最新のAI技術の基盤となっている「Transformer」アーキテクチャーに特化したチップ「Sohu」を発表した。この発表は、現在NVIDIAが支配的な地位を占めるAIチップ市場に、新たな競争をもたらす可能性がある。 Transformer処理に特化 AIチップ市場は現在NVIDIAが圧倒的なシェアを持つ。同社の汎用GPUは様々なAIモデルを効率的に処理できる柔軟性から市場の約80%を占めている。 多くの大手テクノロジー企業がAI開発のためにNVIDIAのチップに数十億ドルを投資しているのが現状だ。 Etchedの「Sohu」は、ASIC（Application-Specific Integrated Circuit：特定用途向け集積回路）と呼ばれる、特定の用途に最適化された集積回路だ。汎用性は低いものの、特定
中島聡さん、NVIDIAのGPUが用済みになるって本当ですか？AI開発の行列乗算をなくす｢MatMul-free LM｣で気がかりなこと - まぐまぐニュース！
エヌビディアの強みであるGPUの優位性を揺るがすかもしれないAI関連の注目論文とは？人気急上昇中のメルマガ『週刊 Life is beautiful』より読者Q&Aをご紹介。著者の中島さんは「Windows95の父」として知られる日本人エンジニア。メルマガでは毎号、読者からの質問に丁寧に回答しています。 ※本記事のタイトル・見出しはMAG2NEWS編集部によるものです プロフィール：中島聡（なかじま・さとし） ブロガー／起業家／ソフトウェア・エンジニア、工学修士（早稲田大学）／MBA（ワシントン大学）。NTT通信研究所／マイクロソフト日本法人／マイクロソフト本社勤務後、ソフトウェアベンチャーUIEvolution Inc.を米国シアトルで起業。現在は neu.Pen LLCでiPhone/iPadアプリの開発。 1ビットの高速推論AIチップ 米国より先に中国が開発する可能性も 読者からの質
NVIDIAがオープンモデル「Nemotron-4 340B」を発表、LLMトレーニング用合成データの生成に革命を起こすか
高度なAIのトレーニングには高品質な学習データが欠かせませんが、そのようなデータは急速に枯渇しつつあることが問題となっています。NVIDIA2024年6月14日に、大規模言語モデル(LLM)のトレーニングに使用する合成データの生成を念頭に開発され、商用アプリケーションにも使えるオープンソースのAIモデル「Nemotron-4 340B」を発表しました。 NVIDIA Releases Open Synthetic Data Generation Pipeline for Training Large Language Models | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/nemotron-4-synthetic-data-generation-llm-training/ Nvidia's 'Nemotron-4 340B' model red
先日時価総額が3兆3350億ドルに達し（約526兆円）、 マイクロソフトを抜いて世界首位となった、 アメリカの半導体大手「NVIDIA」の創業者、 ジェンスン・フアン氏が14日、 カリフォルニア工科大学の卒業式でスピーチを行い、 京都・銀閣寺での日本人庭師との出会いが、 人生で最も重要な教訓になったと話し、話題になっています。 フアン氏は子どもたちが10代だった頃、 毎年夏にNVIDIAの海外オフィスに1ヶ月間赴き、 プライベートでは家族と旅行をしていたそうなのですが、 日本滞在中、京都の銀閣寺に行った際、 見事な手入れが施されている庭園で、 1人の日本人庭師の姿に目を惹かれたそうです。 その庭師さんは「京都特有の」炎天下の中、 竹製のピンセットを使い慎重に枯れた苔を摘み取り、 それを竹かごに入れていたのですが、 その姿に興味を惹かれたフアンさんが、 「この広大な庭でなぜピンセットで作業を
スーパーコンピューターで日本がトップに立ち続けていたら今ブームのAIに繋がったのか？ それともスパコンとAIは関係ない？ 脱Android、Huaweiが独自OS「HarmonyOS NEXT」てのがニュースなったけど これもスパコン技術が応用されてそこから生まれてたりするの？ スパコン予算をすべてに優先してたら日本産独自OSとか日本産AIに繋がってたんだろうか？ つながらない OSはもうぜんぜんまったく完璧に関係ないのでAIについてだけ説明する まず2010年代に始まった第3次AIのブームはソフトウェアというかアルゴリズムのブレークスルーがきっかけ カナダのYoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCunの3人がディープニューラルネットワークに関する発見をしたこと 3人はこの業績で「ディープニューラルネットワークがコンピューティングの重要な要素となるた
AIはバブルなのか？
IT大手によるAIへの投資が盛んに行われているなか、そうした投資が「バブル」なのか実際の需要に見合ったものなのかをAI関連企業を主に扱っている投資家のデビッド・カーン氏が分析しています。 AI’s $600B Question | Sequoia Capital https://www.sequoiacap.com/article/ais-600b-question/ AI’s $200B Question | Sequoia Capital https://www.sequoiacap.com/article/follow-the-gpus-perspective/ カーン氏は2023年9月に最初の分析を投稿し、2024年6月に2つ目の分析を投稿しました。最初の分析では大手企業やスタートアップが期待しているAI関連収益をAIへのインフラ投資を基に推測し、AI関連製品の実際の収益成長率が期
Intelが、光学入出力チップレットをCPUに統合した「完全統合型光コンピューティング相互接続(OCI)」の実証デモを発表しました。銅線と電気でデータをやりとりする従来のチップよりも格段に長い距離のデータ伝送を高帯域幅かつ低消費電力で実現するOCIは、大規模なCPUクラスターやGPUクラスターで構築されたAIインフラに革命をもたらすとされています。 Intel Demonstrates First Fully Integrated Optical I/O Chiplet :: Intel Corporation (INTC) https://www.intc.com/news-events/press-releases/detail/1699/intel-demonstrates-first-fully-integrated-optical-io Intel® Shows OCI Opti
AIデータセンターの1万5000個のGPUを相互接続する技術をAlibaba Cloudの研究者が発表、NVIDIA技術を捨ててイーサネットを採用
Alibaba Cloudのエンジニア兼研究者であるEnnan Zhai氏が、LLMトレーニング向けデータセンターのGPUをイーサネットで相互接続する方法に関する研究論文を発表しました。この技術は特に、NVIDIAのGPU相互接続プロトコルであるNVLinkではなくイーサネットを採用している点で斬新とされています。 Alibaba HPN: A Data Center Network for Large Language Model Training (PDFファイル)https://ennanzhai.github.io/pub/sigcomm24-hpn.pdf Alibaba Cloud ditches Nvidia's interconnect in favor of Ethernet — tech giant uses own High Performance Network t
NVIDIAは2024年に中国でH20チップを100万個販売して2兆円を売上げる予定、HuaweiのAIチップの2倍を販売して存在感を示す
アメリカが中国に対する高性能半導体の輸出を制限する中で、半導体企業は輸出制限に適合する半導体の中国への販売を続けています。新たに、NVIDIAが中国向けAIチップ「H20」を今後数カ月で100万個以上販売する予定であることが報じられました。 Nvidia to make $12bn from AI chips in China this year despite US controls https://www.ft.com/content/b76ef55b-21cd-498b-ac16-5660908bb8d2 Nvidia to sell AI chips worth $12B in China https://www.cryptopolitan.com/nvidia-to-sell-ai-chips-worth-12b-in-china/ 中国はAIの研究開発に力を注いでおり、生成AI
現在のAMDの成功を見ていると、同社がかつては倒産の危機に瀕していたとは信じられないかも知れない。だが2008年の金融危機以降、AMDは深刻な財政難に陥っていた。そんな同社の窮地を救い、同社が息を吹き返すきっかけとなったのがSonyのゲーム機PlayStation 4の成功にあった事が、AMD現役幹部の回顧によって明らかになった。この意外な救世主の存在は、半導体業界の歴史における重要な転換点を示すものかも知れない。 PlayStation 4がAMDの窮地を救った舞台裏 AMDの現・消費者およびゲームクライアント事業担当シニアディレクターであるRenato Fragale氏が、自身のLinkedInプロフィールで驚くべき事実を明らかにしている。Fragale氏の履歴書には2012年6月から2014年7月まで務めた製品開発シニアエンジニアリングマネージャーの役割について、「SonyのPlay
NVIDIAの強さの秘密は「対抗するベンダーを創業する」と仮定すると見えてくる 今回はNVIDIAの覇権をひっくり返すことができるのかどうか思考実験（妄想？）を行ってみた。対抗するベンダーを創業すると仮定すると、NVIDIAの強さの秘密が見えてくる？ 写真は、NVIDIAのプレスリリース「NVIDIA Supercharges Hopper, the World’s Leading AI Computing Platform」より。 NVIDIAの株価がすごいことになっているみたいだ。2024年6月18日には株式時価総額が約3兆3350億ドルとなり、Microsoftを抜いて、世界1位になったという。その理由は高まる「生成AI（人工知能）」への需要を満たすための計算基盤として、NVIDIAのGPU一択的な流れになっていることが挙げられる。 さて、今回はそんなNVIDIAの覇権をひっくり返す
画像生成AIや大規模言語モデルなどの計算処理にグラフィックボードを用いる場合、「GPUの処理性能」のほかに「VRAMの容量」も重視されます。グラフィックボードにVRAMを増設することは基本的に不可能なのですが、新たにハードウェアメーカーのPanmnesiaがグラフィックボードへのメモリ外付け増設を可能にするシステム「CXL-GPU」を開発しました。 CXL-GPU (PDFファイル)https://panmnesia.com/uploads/panmnesia-CXL-GPU.pdf GPUs can now use PCIe-attached memory or SSDs to boost VRAM capacity —Panmnesia's CXL IP claims double-digit nanosecond latency | Tom's Hardware https://ww
【シリコンバレー=清水孝輔】米半導体大手アドバンスト・マイクロ・デバイス（AMD）は10日、人工知能（AI）開発を手掛けるフィンランドの新興サイロエーアイを6億6500万ドル（約1000億円）で買収すると発表した。ソフトウエア分野を強化し、AI半導体で先行する競合の米エヌビディアに対抗する。サイロエーアイはAI研究者が2017年に設立した新興企業で、生成AIの基盤となる大規模言語モデル（LLM
GitHub - NVIDIA/multi-gpu-programming-models: Examples demonstrating available options to program multiple GPUs in a single node or a cluster
This project implements the well known multi GPU Jacobi solver with different multi GPU Programming Models: single_threaded_copy Single Threaded using cudaMemcpy for inter GPU communication multi_threaded_copy Multi Threaded with OpenMP using cudaMemcpy for inter GPU communication multi_threaded_copy_overlap Multi Threaded with OpenMP using cudaMemcpy for itner GPU communication with overlapping c
DeepLearning系の将棋AIがRyzenのiGPUで簡単に動いた（ふかうら王編） - シンギュラリティ実験ノート
DeepLearning系の将棋AIがRyzenのiGPUで簡単に動いた、の続報で今回はふかうら王についてである。ふかうら王はやねうらお氏によって作られたdlshogi互換エンジンである。 ふかうら王の導入手順 Windows版実行ファイルは下記のページから辿っていき、ふかうら王の実行ファイル詰め合わせYaneuraOu-v7.6.1+20220511b.master-deep-windows.zipをダウンロードする。 yaneuraou.yaneu.com ふかうら王の導入手順は下記のページを見てほしい。 ふかうら王のインストール手順 · yaneurao/YaneuraOu Wiki · GitHub 上記ページに説明があるが、実行ファイル詰め合わせには以下の種類のふかうら王が含まれている。私が導入したのはORT-CPUとORT-DMLである。 ORT-CPU onnxruntime
NTTデータは生成AI（人工知能）の活用を全面的に支援する事業を始める。システム構築やデータ処理に使う画像処理半導体（GPU）サーバーの貸し出しなどに一括対応する。ソフト面とハード面のサービスのセット提供により、顧客のコストや手間を抑える。急ピッチで普及する生成AIの開発・運用体制が厚みを増してきた。NTTデータは2024年度内をめどに支援サービスを始める。生成AIの基盤となる大規模言語モデル
AMD CEO Lisa Su reminisces about designing the PS3's infamous Cell processor during her time at IBM
Even before she worked at AMD, Lisa Su was making big moves and proving to be one of PlayStation's greatest allies Just after Computex 2024, AMD CEO Lisa Su sat down with Stratechery to conduct an extended interview about solving hard problems throughout her career— including her time at IBM and contributing to the legacy of PlayStation from both there and AMD afterward. As she notes, "I've been w
米NVIDIAは6月14日（現地時間）、LLMのトレーニング用オープン合成データ生成モデルシリーズ「Nemotron-4 340B」を発表した。独自のオープンモデルライセンス（PDF）の下、「あらゆる業界の商用アプリケーション向けLLM」のトレーニングに使うデータセットを合成できるとしている。つまり、商用利用も可能だ。 LLMの開発では、高品質で多様なデータセットでのトレーニングが不可欠だが、ネットなどから収集したデータには偏りや不正確なものが含まれる可能性があり、量にも限りがある。そのため、合成データの生成に注目が集まっている。 Nemotron-4 340Bには、合成データ生成のパイプラインを形成するbase、instruct、rewardの3つのモデルが含まれる。baseモデルは、9兆個のトークでトレーニングされたカスタマイズの基盤となるモデル。独自データを組み込むことで、このモデル
ASRock極小ベアボーンキットのSocket AM5版「DeskMini X600」の登場で、いよいよRyzen 8000Gを使った極小PC自作がおもしろくなってきている。5万円を超えてしまうのは難だが、iGPUのなかで現状トップクラスとなるRadeon 780M（12CU）を内蔵し、小型PCでゲームを楽しめるRyzen 7 8700Gで最上位はキマリ。 そしてゲームを遊びつつ、価格を抑えたいという人は、iGPUコアが8CUとなるRadeon 760Mを内蔵した6コア/12スレッドのRyzen 5 8600Gが狙い目となる。どちらも魅力的で、秋葉原のパーツショップスタッフたちも売れ筋としてオススメするが、Ryzen 8000Gシリーズにはもうひとつ選択肢がある。それが、Socket AM5 CPUのなかでは、最安の2万5000円前後で販売されているRyzen 5 8500Gだ。 実際のと
NVIDIA Releases Open Synthetic Data Generation Pipeline for Training Large Language Models
NVIDIA today announced Nemotron-4 340B, a family of open models that developers can use to generate synthetic data for training large language models (LLMs) for commercial applications across healthcare, finance, manufacturing, retail and every other industry. High-quality training data plays a critical role in the performance, accuracy and quality of responses from a custom LLM — but robust datas
NVIDIA製AI特化チップ「H100」を搭載したシステムがAI処理ベンチマーク「MLPerf Training 4.0」の9つのテストすべてでトップに
複雑になりがちな機械学習のパフォーマンスを標準化するべく設計されたベンチマーク「MLPerf Training」のバージョン4.0が登場し、複数のハードウェアで実行されました。その結果、NVIDIAの高性能GPU「H100」を搭載したシステムが優れたスコアを示しました。 MLPerf Training Benchmark - 1910.01500v3.pdf (PDFファイル)https://arxiv.org/pdf/1910.01500 MLPerf Training Results Showcase Unprecedented Performance, Elasticity | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/mlperf-training-benchmarks/ Nvidia Conquers Latest AI Tests -
人工知能（ＡＩ）関連株ブームに乗るデイトレーダーにとって、毎週２桁のリターンを得られる賭けは他になかった。 これは、米半導体メーカー、エヌビディアの株価についてレバレッジを効かせた上場投資信託（ＥＴＦ）「グラニトシェアーズ２倍ロングＮＶＤＡ・デイリーＥＴＦ」（ティッカー：ＮＶＤＬ）を指す。記録的な資金を注ぎ込んできた個人投資家は今では、同社の約4300億ドル（約68兆6300億円）に上る時価総額消失を受け、大きな損失に直面している。 エヌビディア株が調整局面入り、過去３営業日で時価総額68兆円消失 エヌビディア株の日次リターンの２倍を提供するＮＶＤＬには先週、記録的な７億4300万ドルの流入があった。投資家は「世界で最も重要な銘柄」とされるエヌビディア株から得られる利益の増幅を狙った。だがそのタイミングは悪かった。ＮＶＤＬは18日終値から約25％下落している。年初来ではなお約329％上昇だ
NVIDIA、LLMのトレーニングに使用できるオープンモデルファミリー「Nemotron-4 340B」を発表
NVIDIAは2024年6月14日（米国時間）、大規模言語モデル（LLM）をトレーニングするための合成データを生成するオープンモデルファミリー「Nemotron-4 340B」を発表した。医療、金融、製造、小売など、あらゆる業界の商用アプリケーション向けのLLMに対応している。 高品質のトレーニングデータは、カスタムLLMの性能、精度、応答の質を高める上で重要だが、堅牢（けんろう）なデータセットは、コストが膨大でアクセスしにくい場合がある。 独自のオープンモデルライセンス（NVIDIA Open Model License）を採用しているNemotron-4 340Bにより、開発者は強力なLLMの構築に役立つ合成データを、無料でスケーラブルに生成できると、NVIDIAは述べている。 関連記事 NVIDIA、AI/ML開発者向けツールキット「NVIDIA AI Workbench」の一般提供
一生一緒にエヌビディア【NVDA】の背景 エヌビディア【NVDA】を始めとする半導体関連株が人気です。需給のバランスによる業績の変動、技術革新のスピードから、半導体関連株は値動きが大きいです。かつて中心的な存在だったIntelが目立たなくなっているのは一例です。 とはいえ、２１世紀の新たなサービスであるスマホ、クラウド、AIといったすべての技術的な根幹を支えているのは半導体です。これからも新たなイノベーションが起きるのでしょうが、半導体あってのイノベーションという大枠は変わらないのでしょう。 そういう意味では、業界をまるっと買えるSOX、あるいは類似のSMHなどは魅力です。ちょうど、新薬開発リスクを低減できるヘルスケアセクターのETF買いのような形です。これに関しては、２０１９年に出した拙著でも触れた通りです。 さて、今回はポートフォリオでNVDAが占める割合が大きくなりすぎた、という方か
こんにちは。ゲームソリューション部の出村です。 ここでは、世間で流通しているサーバー向けCPUと一般PC向けのCPUの違いを解説します。 さて、みなさんは同じCPUベンダーであっても、違うブランド名でCPUが販売されているというのはご存じでしょうか？ ここでは米AMD社が販売しているCPUを取り上げてみます。米AMD社が販売しているCPUブランドとしては、EPYC（エピックと読みます）シリーズとRyzen（ライゼンと読みます）シリーズの2つがあります。これらの違いについて解説します。 EPYCとRyzen 秋葉原のPCショップなどで販売されているAMD社のCPUはほぼすべてがRyzenシリーズです。いっぽう、EC2などサーバーに搭載されているCPUはEPYCシリーズです。それからも分かる通り、サーバーにはEPYCが採用されますし、家庭用PCにはRyzenが搭載される事が一般的です。 ちなみ
米半導体大手「エヌビディア」時価総額世界首位に マイクロソフト抜く（日テレNEWS NNN） - Yahoo!ニュース
アメリカの半導体大手「エヌビディア」の時価総額が18日、マイクロソフトを抜いて世界首位となりました。 【画像】NVIDIA...そのCEOは「もはや神」 18日のアメリカ株式市場で、半導体大手「エヌビディア」の株価は、前の日の終値から3.5パーセント上昇しました。時価総額は3兆3350億ドル、日本円でおよそ527兆円となり、マイクロソフトを抜いて世界首位となりました。 エヌビディアの時価総額は、今月5日に3兆ドルの大台を突破し、アップルを抜いて一時世界2位となったばかりです。AI向け半導体の需要拡大を背景に株価はこの1年で3倍以上高騰しています。 現在、エヌビディアは、アメリカの代表的な株式指数であるダウ工業株30種平均の構成銘柄ではありませんが、市場では、ダウ平均に採用されるとの観測が高まっています。
GPUでこんな課題は ありませんか？ 生成AI実行には 高価なGPUが必要 GPUの物理的な環境の準備や セットアップ作業が面倒 海外サービスは 法規的な懸念あり 高火力 DOKはこれらの 課題を解消します
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実
自分の認識をだらだら書くとこうなる。 結局のところ2003年から2011年頃まで..
【大原雄介の半導体業界こぼれ話】 生成AIのバブルはいつ弾ける？
角刈りオジサンから美少女ボイス 「GPU不要で超低遅延」なリアルタイム音声変換ソフトを見てきた
「NVIDIA最新GPUの20倍速い」史上最速を謳うAIチップ「Sohu」
学園アイドルマスターのアイドルをより輝かせるライティング手法 | Unity Learning Materials
海外「だから親日家なのか！」NVIDIA創業者が日本で学んだ人生で最も重要な教えが話題に
スーパーコンピューターで日本がトップに立ち続けていたら今ブームのAIに繋..
Intelが光でデータ伝送の距離を100倍にする「光コンピューティング相互接続」チップレットを発表
AMD幹部が回想「倒産寸前だったAMDはPS4のおかげで復活できた」 | XenoSpectrum
第289回 NVIDIAはなぜ強いのか？ 競合ベンダー創業者の視点で考えてみる
グラボのVRAMを外付け増設可能にする低遅延データ転送システムが開発される
米AMD、欧州のAI新興を1000億円で買収 NVIDIAに対抗 - 日本経済新聞
「AMD ROCm」が「WSL 2」にベータ対応 ～NVIDIAでいうところの「CUDA」に相当／マルチGPU、「Tensorflow」もサポート
【Hothotレビュー】 Core Ultra 7 165H搭載の最新NUC登場！高性能かつ静かなミニPC「ASUS NUC 14 Pro」
NTTデータ、生成AI開発を支援 GPUもセットで提供 - 日本経済新聞
Intelをも唸らせるTSMCが今後投入する新しい半導体技術
自作PCのこれまで、そしてこれから。PC自作の夜明けを迎えた1990年代【自作PC史&極私的パーツ名鑑】 DOS/V POWER REPORT 2024年冬号の記事を丸ごと掲載！
NVIDIA、AIトレーニング用合成データ生成モデル「Nemotron-4 340B」を商用利用可でリリース
NVIDIAの時価総額が世界一に。Microsoftを抜く
【Ubuntu日和】 【第54回】お手軽に画像生成するならこれ！Intel Arc A580の侮れない実力
意外と良いかも！ ビデオ内蔵8000Gシリーズ最下位「Ryzen 5 8500G」の性能 (1/4)
低価格ゲーミングPC自作の最適解が見えた！Ryzen 7 5700X3D/5700Xの10～13万円プランで徹底ベンチ 【第7戦】エントリー～ミドルGPUに3D V-Cacheは効くのか!? text by 芹澤 正芳
エヌビディア株のレバレッジ型ＥＴＦ、株価急落前に記録的な資金流入
一生一緒にエヌビディア【NVDA】、そして積みビディアへ - たぱぞうの米国株投資
サーバー用と家庭用のCPU、何が違う？ – AMDのEPYCとRyzenを比較 | DevelopersIO
高性能なGPUを低価格で提供 高火力 DOK（ドック） | さくらインターネット