NVIDIA製グラボやAppleチップのAI推論処理能力をまとめた一覧表、どのグラボやMacを買えばいいのかの参考になる
一昔前まではグラフィックボードのメイン用途はゲームなどの3Dグラフィック処理でしたが、近年では「ローカルでAIで動作させる」ということを目的にグラフィックボードを選択する事例も増えています。大量のNVIDIA製グラフィックボードやApple製チップで大規模言語モデル「LLaMA 3」の推論処理を実行した際の処理性能をまとめたウェブページ「GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference」を見つけたので、内容をまとめてみました。 GitHub - XiongjieDai/GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference: Multiple NVIDIA GPUs or Apple Silicon for Large Language Model Inference? https://github.com/XiongjieDai/GPU-Benchmarks-on-
システムはChatGPTをどのように使うかきしだなおき氏：今、人間がどう使うかという話を中心に話しました。（次に）じゃあシステムからどう使うかとなると、APIを使った利用になりますね。 今日（2023年6月14日時点）朝起きたら「関数定義が可能になったよ」みたいなものが出ていて。今回の（セッションで話した）概要（の内容）とか…。（この概要は）昨日になってやっと（運営に）送ることができたんですけど、「どういう話をしようか」と思って朝起きたら、毎日状況が変わっているんですよね。 動かなかったものが動くようになっている。もっと小さく動かせるようになっているとか、もっと高性能なものが出ているとか。この2、3ヶ月ぐらいは本当に毎日毎日（状況が）変わってきていますね。 どういう話をすればいいかがちゃんとフィックスできなかったので、わりと雑なプレゼンテーションになっています。まぁ、いいや（笑）。 API
世は大容量GPU時代。 吾輩も、秋葉原で大容量VRAM搭載GPUの中古が出たときけばすぐに飛んでいき買ってくるということを繰り返している。ちなみに最近、秋葉原の大容量中古GPUは飛ぶように売れているので、見つけたら即買いしないとすぐに無くなる。 なぜ大容量GPUが欲しいかと言えば、それがAIの全ての力の源だからである。 しかし、これは我々のようなガチ研究勢の話であって、ビジネスパースン的には「いやあこれからはローカルLLMでセキュリティバッチリでしょう」みたいな話をしても、「んで、おいくら万円ですか?」と聞かれて、「えーと、GPU単体で500万円くらいでやす」とか言うと客も裸足で逃げていく。そもそもそれだけの価格を払っても、買えるかどうかわからない。 こないだデンバーの学会で、NVIDIAのジェンスン・ファンとMetaのマーク・ザッカーバーグが対談した時に、マークはずっと「とにかくGPUを
AMDの女社長すごすぎワロタ
1: 名無しさん＠涙目です。: NG NG //img.2ch.net/ico/folder1_03.gif リサ・スー（英語：Lisa Su、1969-）とは、世界的にも有名な半導体の研究者である。 1994-1995: Texas Instruments Texas Instrumentsに入社。 1995-1999: IBM半導体研究開発センター IBMの研究部門に転職。 現在主流となっているアルミニウムの代わりに銅を使った半導体チップを発明。 2000-2007: IBMエンジニアリングプロダクツ IBMの開発部門に移動。 バイオチップの開発に専念。 SCEのエンターテイナーである久夛良木健の「ゲーム機の性能を1000倍に向上させる」という無謀な夢あふれる発言に触発され、 プログラミングの天才が使えば1000倍速だが馬鹿が使うと0.001倍速というCPU（Cell Broadban
AIがすべてのプログラミングコードを生成するようになるので「コーディングを学ぶのは時間の無駄」とReplitのCEOが答える
AIが高度なコードを生成するようになったことで、顧客管理ソフトウェアを手がけるSalesforceのCEOが「AI導入が成功したので今年はエンジニアを雇わない」と発言したり、半導体大手・NVIDIAのCEOが「AIがコードを書くのでもうプログラミングを学ぶ必要はない」と発言したりして物議を醸している一方、AIツール自身はユーザーにプログラミングを学ぶよう提言しています。AIによって置き換えられる人間の技能を巡るビジネスリーダーたちの議論に、知識のない人でもプロンプトを入れるだけでアプリを作れるAIを開発したスタートアップ・ReplitのCEOの発言が加わりました。 ‘Don’t study coding now,’ says Replit CEO, ‘instead learn how to…’ - Trending News | The Financial Express https:/
はじめに ブラウザ上で動くゲームボーイエミュレータを OCaml で書きました。以下のページで試せます。 デモページ いくつかの homebrew ROM も一緒になっているのでいろいろ遊んでみてください。おすすめは「Bouncing ball」と「Tobu Tobu Girl」です。最近のスマホならだいたい安定して 60 FPS 出るはずなので、スマホでも遊べます。 レポジトリはこちらです。 スクリーンショット なぜ OCaml でゲームボーイエミュレータ？新しいプログラミング言語を学ぶ過程で以下のように思ったことはないでしょうか？ 簡単なプログラムなら書けるが、中規模以上のコード1をどうやって書けばよいのか分からない 発展的な言語機能2も勉強しなんとなく理解した気になったが、実践のなかでどのように活用すればいいのかが分からない OCaml を本格的に勉強し始めてた数ヶ月前の筆者はまさに
エヌビディアの本社「ボイジャー」を見てみよう…「障壁も境界もない」という企業哲学を反映 | Business Insider Japan
エヌビディア本社のオフィスは生産性向上を目指した設計となっている。Jason O'Rear / Gensler San Francisco アメリカの半導体メーカー、エヌビディアは昨年、「ボイジャー」と呼ばれるオフィスを開設した。7万平方メートルのスペースには、「障壁も境界もない」という同社の哲学が反映されている。Business Insiderは、このプロジェクトの設計責任者に話を聞いた。半導体メーカーのエヌビディア（Nvidia）はここ数年、大きな成功を収めている。AIフィーバーが世界を席巻する中、同社のGPUチップの需要は急増した。 エヌビディアはAIのトレンドにいち早く着目し、ChatGPTなどの発展著しいテクノロジーで使われるチップの生産で大きくリードするようになった。 同社の株式は年初来250％近く上昇し、時価総額は瞬く間に1兆2000億ドル（約180兆円）に達した。 エヌビデ
中国でももちろんDeepSeekの話題で大盛り上がり 行政や企業が高速で導入を進めている 1月末に中国発の軽量動作の大規模言語モデル（LLM）「DeepSeek」が話題になり、米国のAI関連株が暴落する、いわゆるDeepSeekショックが起き、日本でもニュース番組などで繰り返し報道された。 それから1ヵ月ちょっとが経過した。“中国スピード”とはよく言うもので、DeepSeek R1ソリューションを企業や組織ほか、深圳などの自治体が続々と採用している。 2月までに、北京や上海、広州の著名な病院を筆頭に、地方のローカル病院まで民間・公立問わず、およそ100ヵ所の病院がDeepSeekを導入したと公式発表またはメディアで報じられている。医療機関による大規模モデルの利用が、診断と治療の効率と質の向上に大きく役立つと考えられているという。 また広東省深圳、江蘇省無錫などの行政府でも導入され、市民から
NVIDAの本を読んでるのに、5ページに1回のペースで「日本の半導体産業がいかにダメか」とディスられすぎている→読みたいのは、NVIDIAの話
本「会社で使えるChatGPT」が10月23日に発売するマスクド・アナライズ @maskedanl NVIDAの本を読んでるのに、5ページに1回のペースで「日本の半導体産業がいかにダメか」とディスられすぎており、内容が頭に入ってこない。 pic.x.com/6pHJG7e8Kl 2025-01-06 19:15:31
ローカルLLMで遊ぶためにVRAM40GBのPCを構築したので、その顛末を記録する(計40万円) - 技術メモ集
概要 2024年後半からどんどん小規模で性能のいいモデルが出てきて、”ローカルLLMなのに良い”という評価から、”普通に性能がいい”という評価に代わってきている気がしていました。 そんな中でDeepseekR1が公開されて、いよいよ手元で触ってみたいな・・・という欲求がわいてきたのでRTX4070tiSuper(VRAM16GB)＋RTX3090(VRAM24GB)の計40GBのVRAMを持つPCを構築したのでその顛末を書いていきます。 振り返ってみても、結構コスパのいい選択ができたのかなと思っています。 購入前の検討、ローカルLLMで遊ぶならVRAMはいくつ積むべき？ 結論としてはあればあるだけよい、というのが正しいと思います。DeepseekR1を動かすんだったら量子化モデルでも128GBメモリがあってもギリギリみたいですしね。 とはいえ、個人で買う以上100万、200万とお金をかける
近年のAIは、人間が手を加えなくてもコンピューターが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する「ディープラーニング(深層学習)」という学習手法で動いています。このディープラーニングは、コンピューターゲームに代表されるリアルタイム画像処理に特化した演算装置・プロセッサであるGPUで処理されるというのが通例ですが、ライス大学のコンピューター科学者がIntelと共同で「GPUに比べて最大15倍も高速にディープラーニングできるCPU向けソフトウェア」を開発しました。 ACCELERATING SLIDE DEEP LEARNING ON MODERN CPUS:VECTORIZATION, QUANTIZATIONS, MEMORY OPTIMIZATIONS, AND MORE (PDFファイル)https://proceedings.mlsys.org/paper/2021/file/
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米NVIDIAの研究チームが開発した「One-Shot Free-View Neural Talking-Head Synthesis for Video Conferencing」は、ビデオ会議中に話している人の頭部を常に正面に向ける、深層学習を用いた技術だ。視線や頭部をあちらこちらに動かしても、常に正面を向いて相手とアイコンタクトを取って話しているかのように見せられる。
TL;DR モチベーション ウェブページの背景に星空を見せたかった。それがちゃんと実際の星空の、リアルタイムの状況を反映していたら面白いよねと思った。 スタート時の状況 主に愛情のこもった手打ち HTML5 と 手打ち CSS でシンプルな Web ページを作っていた https://web.archive.org/web/20210212085818/celestian.io この前にどうやら React が世間では流行ってるらしいということで React と TypeScript を使った小さい 1 ページアプリを作った https://web.archive.org/web/20201202100627/https://celestian.io/ssr/ 今の https://celestian.io/sushi の前身 C# で WPF のデスクトップアプリとか作ってたことがあった
GCPにクラウドゲーミングPCを用意してQuest2 + VirtualDesktopでVRゲームを遊ぶ - TouTouTree
はじめに 誰向け ことわり 事前に用意するもの 手順 GCPでの前準備 VMインスタンスの作成 インスタンスの実行とRDPでの接続確認 VR用ゲーミングPCの環境構築 最新のNVIDIAドライバーのインストール Oculus、Steam、VirtualDesktop、VRChatなどのVRゲームのインストール、マイクの設定 ファイアウォールの設定 インスタンスを起動しVRアプリケーションを起動する。 インスタンスの停止 パフォーマンス 費用 GCP VirtualDesktop その他のトラブルシューティングなど RDPの接続が上手くいかない。RDPを切断するとVirtualDesktopが繋がらなくなる。VirtualDesktopで接続後すぐに切断される。 Oculusのインストール時のエラー Virtual Desktopでネットワークプロフィールに関するWarning 「VRCha
【必見】画像生成AI「Stable Diffusion」驚きの機能を一挙紹介！こんなことまでできる「NVIDIA 生成AI Day 2023 Summer」講演レポート - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
「NVIDIA 生成 AI Day 2023 Summer」で、Stability AI Japan株式会社のJerry Chi氏が登壇し、「Stable Diffusionの活用法と事例」の講演を行った。主に画像生成AI「Stable Diffusion」の機能紹介やビジネス活用の解説や動画デモだったが、その内容は「画像生成AIはこんなことまでできるようになったのか」と、全編が驚きの連続だった。 「Stable Diffusion」は画像生成AIブームを巻き起こすきっかけになったアプリケーション(ソリューション)で、最大の特徴は、絵やイラストを描いたり描画すること。写真のようなフォトリアリスティックやアニメ風に生成することもできる。 Stability AI Japan株式会社は日本支社として、研究開発やコミュニティ活動、ビジネス活動に注力している。ただし、海外のモデルを日本でそのまま使
ビットコインが暴落してマイニングしてた人達が中古GPUを投げ売り→「お前らのせいでGPUが値上がりしてたんだよ誰が買うか」と怨嗟の声が上がる
henomohesan🍚へのごはん @henomohesan 暗号通貨の暴落で中古GPUが投げ売りされてるけど、そういうの買っちゃダメと断じるPC記事。 マイニングに対するものすごい敵意が見える😅 g-pc.info/archives/25921/ pic.twitter.com/TrDQlylAmh 2022-06-17 19:49:58
Medium(Debugger)より。 新しいM1 Macの実際の体験が動き始めました。速いです。本当に速い。しかし、なぜ? 魔法は何ですか? エリック・エンハイム Youtubeで、昨年iMacを購入したMacユーザーを見ました。それは40GBのRAMを搭載、約4000ドルの費用がかかて最大になりました。その時には、超高価なiMacが、わずか700ドルを支払った新しいM1 Mac Miniによって破壊されていく様子を信じられないような気持ちで見ていました。 実際のテストでは、M1 MacはIntel Macの最上位を超えて追い越しているだけでなく、それらを破壊しているのです。信じられない人たちは、一体どうやってこんなことが可能なのかと尋ね始めました。 あなたがその人たちの一人なら、あなたはうってつけの場所に来ました。ここでは、AppleがM1で行ったことを正確に消化可能な部分に分解する予
NVIDIAによる買収、失敗すればArmは業績低迷か：両社が英国・競争市場庁に反論（1/2 ページ） 英国政府当局が現在進めている、NVIDIAのArm買収に関する調査の一環として発表した文書によると、もしNVIDIAによる買収提案が失敗に終わった場合、Armはスタンドアロン企業として成長していく上で、重大な障壁に直面することになるという。 英国政府当局が現在進めている、NVIDIAのArm買収に関する調査の一環として発表した文書によると、もしNVIDIAによる買収提案が失敗に終わった場合、Armはスタンドアロン企業として成長していく上で、重大な障壁に直面することになるという。 29ページに及ぶこの文書は、英国政府が2021年11月に英国の競争市場庁（CMA：Competition and Markets Authority）にさらなる調査の実施を指示したことに対し、Arm／NVIDIAが
CPUの珍命令 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? EDIT: はてなブックマークのエントリ だと ABCD (BCD加算) や DJNZ (ループ命令) が人気なようだ(Wikipediaしばりなもんで...) 。6502によくある JSR / RET が対応しないコーディングや、Z80で PUSH を目的外利用するような例は入れても良かったのかも。 DOOMの例を追加。 Wikipediaに個別ページができちゃうくらい有名な命令のメモ。 きっかけ このソースコードは現在の倫理上一般的でない表現が使われている箇所については当時の内容を尊重して掲載しています — ほうめい マイコンで遊ん
Microsoft、AIの影響で年間水消費量がプール2,000個分に2023.09.14 20:0042,034 Angely Mercado - Gizmodo US ［原文］ （ そうこ ） AI台頭によって、AIがとんでもないエネルギー喰いだということが明らかになりました。電力はもちろん、炭素排出量も多く、環境への不可は仮想通貨を超えるとも言われており、AI活用とともにエネルギー効率化も求められています。 その中でも、消費量が特にに大きいのが水。 Microsoftの環境に関する報告書が公開Microsoft（マイクロソフト）が毎年公開している環境に関する報告書、2022年版がアップされました。 2021年の水使用料は477万2890トン。これが2022年には639万9415トンにまでアップ。実にたった1年で約30％も使用量が増加。オリンピックのプールでいうと、この増加量は2,000
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
【西川善司が語る”ゲームの仕組み” Vol.2】いつもの日常とゲームの世界では時間の流れ方が違う？ゲームは”離散時間”で出来ている
我々が住んでいる現実世界には時間が流れていますよね。もし、この時間が止まったらどうなるでしょうか。 そう、みんなピタっと止まって動かなくなるでしょう。そういう「時間が止まる」系の物語は漫画やアニメの世界では良く用いられるモチーフですが、実際、時間が止まった世界を見たことがある人はいません。 なぜなら現実世界では常に時間が流れていますし、仮に止まった瞬間があったとしても、我々にその事象を知覚することはできません。知覚にも時間が必要だからです。 それはそれとして、我々の現実世界の時間についてもう少し深く考えてみます。 時間は1分が60秒、1時間は60分…みたいな感じで捉えられていますよね。実生活で、よく用いられる時間の最小単位は1秒でしょうか。「そんな簡単なこと、”秒”で終わらせられるぜ」と強がったことのある人、いっぱいいると思います。 ただ、ストップウォッチを手に取って、徒競走のタイムを計測
更新日：2024/04/25 技術紹介本カテゴリの関連記事へ AI本技術分野の関連記事へ 人間情報研究所本研究所/センタ/部門の関連記事へ NTT版大規模言語モデル「tsuzumi」NTT人間情報研究所 近年、ChatGPTを始めとする大規模言語モデル*1に大きな注目が集まっておりますが、これらは膨大な知識をモデル内に有することで高い言語処理性能を示す一方、学習に要するエネルギーは、原発１基１時間分の電力量が必要*2とも言われており、また、運用には大規模なGPUクラスタを必要とし様々な業界に特化するためのチューニングや推論にかかるコストが膨大であることから、サステナビリティおよび企業が学習環境を準備するための経済的負担面で課題があります。 NTTでは、これらの課題を解決する研究開発を進め、今回、軽量でありながら世界トップレベルの日本語処理性能を持つ大規模言語モデル「tsuzumi*2」を開
Ryzen 7 3700Xを使用してオールM.2 SSDの質実剛健系PCを組みました。 パーツ構成やそのパーツを選んだ動機などの話をします。 パソコンの買い替え 個人的な動機とか読者の方は興味ないでしょうから手短に。 パソコンを買い替えたいと思いました。 CPUなんてSandyおじさんですらないAMD FXシリーズだし、M.2とか使えないし、グラボもそろそろ力不足……CPU的なパワー不足は感じていなかったけど、足回りの方が気になり始めてきた。 それに今Zen2 Ryzenめっちゃ流行ってるし良さそうだし欲しくない？欲しい！よし、買い替えだ！！という具合。 というわけでPCを新たに組み立てることに。 シンプルに行こう 今回のPCで重視した方針は「シンプル」です。 前に使っていたPCではグラボ2枚刺し、SSD+HDD、回転数なんて一度も調整しなかったファンコン、DL販売化の流れで使われなくなっ
【シリコンバレー=佐藤浩実】米半導体大手のアドバンスト・マイクロ・デバイス（AMD）は27日、同業の米ザイリンクスを買収すると発表した。株式交換による買収額は350億ドル（約3兆6000億円）。中長期で成長が見込めるデータセンターや通信分野の事業基盤を強化し、米インテルや米エヌビディアに対抗する。規制当局の承認取得を進め、2021年末までの統合をめざす。買収はすべて株式交換で実施し、ザイリンク
3月といえば新生活。これから始まる大学生活や一人暮らしなどで、初めてノートパソコンが必要になったり新調したりする方も少なくないでしょう。 一筋縄ではいかないノートパソコン選び。その選び方を解説していきます。 自分の用途を考えよう！ 筆者が強い信条として持っているのが、「ノートパソコンはどこに金をかけたいかで選べ！」というものです。 デスクトップPCであれば、ミニPCやトレーディング用PCなどわずかな例外もありますが、おおむね価格と処理性能の相関が成り立ちます。スマートフォンもブランドや愛国心を売りにする製品など例外はありますが、だいたい同じですよね。 一方、ノートパソコンで考慮すべきはメモリ・CPUなどの単純な処理性能だけではありません。例えばゲームや動画編集をするならGPU性能が、外出先での使用がメインなら可搬性や耐久性、そして駆動時間の長さなどが必要となります。限られたポイント(=資金
米NVIDIAは11月22日（米国時間）、風景画像を自動生成する同社のAI技術「GauGAN」（ゴーギャン）の新モデルである「GauGAN 2」を発表した。従来はベタ塗りからリアルな画像を生成できていたが、GauGAN 2では文字情報を与えるだけで画像を生成できるようになった。 同社が公開している動画では「ocean waves hitting rocks on the beach」（ビーチの岩に当たる波）と入力する過程が収められており、「ocean」の段階では湾を俯瞰した画像が作られ、「waves」まで入れると波が現れ、「hitting rocks」まで入れた段階では波打ち際の画像が生成されている。
はじめに Turing 株式会社のリサーチチームでインターンをしている東京工業大学 B4 横田研究室の藤井(@okoge_kaz)です。 大規模言語モデル(Large Language Model: LLM)への注目がGPT-4のリリース以降高まっていますが、LLMを作るための知見は十分に共有されているとは言い難いと個人的に感じています。 Turingでは、Vision and Language, Video and Languageなどのマルチモーダルなモデルの研究開発を行っている一環として、Megatron-DeepSpeed, GPT-NeoXなどを用いて数十Bのモデルの学習を行う知見を蓄積しています。今回はLLMの事前学習を行う際に候補となるMegatron-DeepSpeedを用いてGPT-2-7B(6.6B)の学習をどのように行うのかについて解説します。 分散並列学習がどのよう
研究会の輪講でやったやつ．多少がんばった&評価も高めだったし使いまわせそうなので上げておく．
世界最大規模のディープラーニングを「富岳」で実施して世界一になりました - fltech - 富士通研究所の技術ブログ
はじめに こんにちは。富士通株式会社ICTシステム研究所のMLPerf HPC五人衆です。先週、国際学会SC’21 において、理化学研究所/富士通が共同で開発した新しいスーパーコンピュータ（スパコン）「富岳」がスパコンランキングで4期連続の4冠(TOP500, HPCG, HPL-AI, Graph500)を獲得しましたが、同会議で発表された、実際のディープラーニング(DL)学習処理に特化したMLPerfTM HPC ベンチマークにおいても世界一を獲得しました。 本ブログでは、このMLPerf HPCの一つのアプリケーションであるCosmoFlowの学習を「富岳」で大規模に行い世界一となった、その挑戦についてお話させてもらいます。 はじめに 背景 MLPerf HPCって何？（白幡） CosmoFlowって何？（田渕） 「富岳」って何？（田渕） プロセッサ 通信ネットワーク ストレージ 準
世界的な半導体不足が続く中、毎日のように半導体関連のニュースが話題となっていますが、半導体関連企業は「ファウンドリ」や「ファブレス」といった分かりづらいジャンル名で呼ばれることが多く、どの企業がどんな役割を果たしているのかは分かりづらいものです。それらの企業の役割について、半導体関連情報をまとめているウェブサイト・SemiWikiが解説しています。 The Semiconductor Ecosystem Explained - SemiWiki https://semiwiki.com/semiconductor-manufacturers/307494-the-semiconductor-ecosystem-explained/ 半導体はスマートフォンやPCの計算処理チップやエアコンの温度センサーなど、電化製品の部品として広く使われています。そんな半導体の生産には設計・生産・材料となる物
Webブラウザ上でGPUプログラミングを可能にする「WebGPU」、Chrome 113で正式版に。3Dレンダリングや機械学習など高速処理
Webブラウザ上でGPUプログラミングを可能にする「WebGPU」、Chrome 113で正式版に。3Dレンダリングや機械学習など高速処理 GoogleのChrome開発チームは、WebブラウザでGPUプログラミングを可能にするWeb標準「WebGPU」が、4月26日にリリース予定のChrome 113で正式な機能として提供されることを明らかにしました。 WebGPU, one of the biggest additions to the Web platform is finally shipping in Chrome! Many thanks to all Chromium contributors in making this possible.https://t.co/26vmxtQWi1 https://t.co/FKGC3M3FVD — Chrome Developers
Nintendo Switch 2についてはGamescom2023にて関係者内でデモ機が披露され、そこでUnreal Engine 5などが動作しているデモが行われたという噂が出るなど、発売に向けて着々と開発が進められているためかここ最近はリーク情報が多く出始めています。 今回はこの中でも今まで明らかにされていたAmpereアーキテクチャーのGPUを搭載すると言う情報に加えて、このGPUに内蔵されるCUDAコア数やCPUのアーキテクチャーとコア数、そして製造プロセスに関する情報が登場しました。 Samsung Foundry 7LPH(8-nanometer improved version) — Revegnus (@Tech_Reve) September 16, 2023 まず、Nintendo Switch 2のGPUとCPUを内蔵したSoCを作るメーカーですが、これはGPUのベ
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「自分でLLMを動かすことでイメージがつきやすくなる」 ローカルで使うメリットと、日本語特化LLMを動かすために必要なスペック | ログミーBusiness
Apple、M1 Maxのダイを2基連結したモンスターCPU「M1 Ultra」
もうでかいVRAMに高い金を払う必要は無くなるかもしれないのか?超分散LLM推論環境が爆誕 ｜shi3z
【Hothotレビュー】 せっかくだから俺はこの中国製x86「兆芯KX-7000」を選ぶぜ。その性能を検証してみた
OCaml でゲームボーイエミュレータを書いた話 - Qiita
中国でDeepSeek狂奏曲 VRAM96GB（？）の改造4090カードや各種製品が高速で大量登場 (1/2)
GPUに比べて最大15倍高速な市販CPU向けのディープラーニングアルゴリズムが開発される
【大原雄介の半導体業界こぼれ話】 ライセンスビジネスに見る「Arm」と「RISC-V」の関係
ビデオ会議中のよそ見が可能に？ 顔が常に前を向いているように見せる技術、NVIDIAが開発
Web ページの背景を動く星空にした話 (with react-three-fiber)
なぜ、AppleのM1チップはそんなに速いのか?
【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(3)。テクスチャフィルタリング技術最適化の乱
NVIDIAによる買収、失敗すればArmは業績低迷か
NVIDIA、Ampereアーキテクチャ採用で最大2倍高速になった「GeForce RTX 3080」 ～下位の3070でも2080 Tiより高速
Microsoft、AIの影響で年間水消費量がプール2,000個分に
「NVIDIA最新GPUの20倍速い」史上最速を謳うAIチップ「Sohu」
【西川和久の不定期コラム】 ローカルで画像生成AIや大規模言語モデルを動かしたい！Google ColabからRTX 3070 Ti+GPU Boxへ乗り換え!?
NTT版大規模言語モデル「tsuzumi」 | NTT R&D Website
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AMD、ザイリンクスを3兆6000億円で買収 株式交換で - 日本経済新聞
新生活、ノートパソコン選びの「コツ」と「思考法」を伝授します！ - すまほん!!
ベタ塗りすら不要、NVIDIAのお絵かきAIが進化 文字からリアルな画像生成
大規模言語モデル(LLM)の作り方 Megatron-DeepSpeed編 Part1
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Intel・NVIDIA・TSMCは半導体業界でどんな役割を果たしているのか？
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Nintendo Switch 2の詳細スペック判明。CUDAコアは1280基、CPUはArm A78を8コア搭載
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