米政府、ビットコイン採掘の電力消費量の「緊急調査」開始 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
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
Stable Diffusion WebUI（1111）をGoogle Colabで使うノートブック【画像も設定も自動保存】 - ただいま村
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
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英紙フィナンシャル・タイムズ電子版は31日、米半導体大手エヌビディアが、ソフトバンクグループ（SBG）から英半導体開発大手アーム・ホールディングスを買収することを検討していると報じた。買収額は320億ドル（約3兆4000億円）超に上る可能性があるという。 SBGはファンド事業が苦戦し、2020年3月期… この記事は有料記事です。 残り228文字（全文380文字）
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
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
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
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
画像生成AI「Stable Diffusion」を4GBのGPUでも動作OK＆自分の絵柄を学習させるなどいろいろな機能を簡単にGoogle ColaboやWindowsで動かせる決定版「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111版)」インストール方法まとめ
(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
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 22:0045,208 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
A new tool that blends your everyday work apps into one. It's the all-in-one workspace for you and your team
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
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。 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、資産形成には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いです。 エヌビディア社とS&P500の概要 エヌビディア社（NVIDIA）とは エヌビディア
AMDの新しいモバイル用CPUはヤバいくらい速い
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
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
インフラ一筋のおじさんが画像生成AI“Stable-Diffusion”を読み込んでみる件 | IIJ Engineers Blog
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
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
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
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
NVIDIAが2024年5月15日に、経済産業省の助成や国内の主要クラウド企業との協力により、日本の生成AIインフラの構築を推進し、自国のデータを自国のAIで活用する「ソブリンAI」の基盤作りを強化していくこと発表しました。 NVIDIA to Help Elevate Japan’s Sovereign AI Efforts Through Generative AI Infrastructure Build-Out | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/japan-sovereign-ai/ NVIDIA、生成AIインフラ構築をとおして日本のソブリンAIの取り組みを支援 | NVIDIAのプレスリリース https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000466.000012662.html NVIDIAは今
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ＡＩが吐き出す二酸化炭素、巨大データセンター持つＩＴ大手に難題
“第三のプロセッサ”「DPU」とは？ CPU、GPUとの違いは
AMD、前世代比2.7倍の性能となった「Radeon RX 7000」
NVIDIAが3Dオブジェクト生成AIモデル「NVIDIA GET3D」を発表 | Ledge.ai
アームを3兆円で買収検討か 米半導体エヌビディア、ソフトバンクグループから - 毎日新聞
Zed - Code at the speed of thought
物体認識モデルYOLOv3を軽く凌駕するYOLOv4の紹介 - ほろ酔い開発日誌
世界初を謳うNVIDIA超解像技術採用の恋愛ADVゲーム
Intel、ついに「Core Ultra」正式発表。Ryzenより高速、AIも推進
自宅PCでクラスターを構築：コンシューマーGPUの枠を超え、大型LLMをローカルで動かす！｜AIサトシ
AWS・Azure・Cudoなどが提供するクラウドGPUが1時間あたり何ドルで利用できてどういう構成なのかの一覧表
CUDAを一枚の絵にまとめてみた - OPTiM TECH BLOG
arm Mac と向き合う Web アプリケーション開発環境 - Diary
PS5やパソコン用CPUは2021年前半まで供給不足の見通し。AMD CEOが見解表明
NVIDIA Docker って今どうなってるの？ (19.11版) - Qiita
【コレオシ】史上最悪のグラフィックスカード品薄問題に一言！ - エルミタージュ秋葉原
CPU内蔵のAIコンピュータこそが最適解、天才ジム・ケラーが語ったAI半導体の方向性
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【西川和久の不定期コラム】 M1版Mac mini購入記。驚愕のパフォーマンスと、CrossOver 20で秀丸の動作も確認
GPUなサービスをそこそこな費用で運営する | Kai INUI
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AMD、第3世代Ryzen Threadripperの驚愕的なスペックを公開
エヌビディア（NVIDIA）vs S&P 500 どっちが買い？
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【西川善司のグラフィックスMANIAC】 ためになる3Dグラフィックスの歴史(5)。DirectX 11から12へ。GPGPU概念の誕生
この秋はデスクトップCPU戦争が熱い。AMD、IPCが15%向上したRyzen 7000の概要を発表
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NVIDIA主導で日本が「ソブリンAI」先進国に、AI立国に必須とNVIDIAが提唱するソブリンAIとは一体何なのか？