インテル、約1万5000人の大規模人員削減へ。NVIDIAの勢いもあってか不振、“約1兆5000億円”規模のコスト削減に踏み切る - AUTOMATON
ホーム ニュース インテル、約1万5000人の大規模人員削減へ。NVIDIAの勢いもあってか不振、“約1兆5000億円”規模のコスト削減に踏み切る インテル（Intel）は現地時間8月1日、2024年第2四半期の業績発表にて従業員の15％以上の人員削減を含む包括的な支出削減をおこなうと表明。さらに従業員向けの連絡にて、人員削減の対象となるスタッフが約1万5000人にのぼることを明らかにした。 インテルは、CPU ブランド「Intel Core」などで知られる、米国に拠点を置く大手半導体メーカーだ。近年ではゲーマーやクリエイターをターゲットとするGPUブランド「Intel Arc」を立ち上げるなど、新市場開拓に注力する様子もみられた。 インテルの2024年第2四半期の業績発表では、同期の売上高が前年同期比1％減となる128億ドルとなったことが発表。最終損益は前年同期が14億8100万ドルの黒
はじめに 自宅PC編 会社サーバ編 感想等 執筆者：佐藤友昭 ※ 「ディスアグリゲーテッドコンピューティングとは何か?」連載記事一覧はこちら はじめに 作業ログや検討メモ、参照した定型論文や書籍、ネット上の記事、視聴した講演やウェビナーのメモ等、日常を記録する情報は日々増えていく。これらの情報はできれば後に役立てたいと思うが、筆者の場合、なかなか上手くいかない。自分の外部記憶を紐解いてみると、記録したことすら忘れてしまっている項目が大半である。本稿では、ローカルLLMとRAGを用いて自分の外部記憶にいろいろと質問できるようにする方法を入門的に紹介する。決してベストプラクティス的な内容ではない。 自宅PC編 まずは、普段自宅で使用しているLinux PCを実験台として使えそうか試してみてから会社のサーバに適用してみることにする。 第一の要件は、ローカル環境で動作することである。情報の性質によ
米Metaは7月24日（現地時間）、“オープンソースの”LLMの最新版「Llama 3.1」を発表した。最大モデルは4050億（405B）のパラメータを持ち、米NVIDIAの1万6000個以上の「H100」でトレーニングした。Llama 3の70Bモデルと8Bモデルもアップグレードされる。 4月にリリースした「Llama 3」同様に、ほぼすべての主要クラウドサービス（AWS、Databricks、Google Cloud、Hugging Face、Kaggle、IBM WatsonX、Microsoft Azure、NVIDIA NIM、Snowflake）で利用可能になる。 15兆トークンを超えるトレーニングデータでトレーニングしたとしているが、データの出所は明示していない。 405Bモデルは、長文テキストの要約、多言語会話エージェント、コーディングアシスタント、将来のAI言語モデルのト
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
Preferred Networksの岡野原氏が、「LLMの最前線と今後の展望」というテーマで、LLMの現状と今後について話をしました。全2回。前半はこちら。 実験のシミュレーションをLLMが生成する 岡野原大輔氏：（スライドを示して）ここでは、LLMの弊社の中での利用事例をいくつか紹介していきたいと思います。1つ目が材料探索のデモで、弊社は「Matlantis」と呼ばれる計算科学向けのシミュレーターを製品として出していて、これは非常に高精度に、いろいろな材料の性質、例えば電池や半導体や触媒を作る時の材料の性質を、高精度でシミュレーションできる製品ですが、これを使うためには計算科学のプログラムの知識が必要です。 なので、なかなかその実験で科学者が使うことが難しいです。そこで人間の言葉で、こういう実験のシミュレーションをしたいと指示すると、それに合わせたプログラムを、ファインチューニングされ
会社ごとに「流れる時間の速度」は違う。30年かけて「100」の事業を作るのか？ それとも3年で「100」の事業を作るのか？ この時間軸をどちらに設定するかで、日々の仕事のスピードは変わってくる。急成長するスタートアップを作り上げるには、時間軸を後者に設定し、日々のプロジェクトをとにかく速く速く速く進めなければならない。経営者の役割は、この「会社に流れる時間」をコントロールすることなのだ。 これはいわば「メトロノーム」に近いかもしれない。4ビートなのか8ビートなのか、会社におけるメトロノームのピッチを決めるのがCEOであり創業者である。 創業期の会社は、まだメトロノームが小さいため、速く動かすことが可能である。しかし、メトロノームが大きくなるにつれ、同じペースを保つのが難しくなってくる。会社の規模が10人になり20人になり30人、100人、300人……と増えてくると、メトロノームがどんどんど
イギリスのスタートアップ「Spectral Compute」社がCUDAのプログラムを全く変更することなくAMD製GPUで実行できるようにコンパイルするツールキット「SCALE」を開発したと発表しました。 SCALE GPGPU Programming Language https://scale-lang.com/ Announcing the SCALE BETA https://scale-lang.com/posts/2024-07-12-release-announcement Spectral ComputeのCEOであるマイケル・ソンダーガード氏は「一度コードを記述すればあらゆるハードウェアプラットフォームでビルド・実行できるべき」「CPUでは長年実現されてきたのに、なぜGPUでは実現できないのか？」とSCALEの開発に至った経緯を説明。 SCALEはNVIDIAのCUDAツ
次期最強GPU｢RTX 5090｣が、いろいろとヤバそうな件について2024.07.23 08:00130,056 武者良太 グラフィックの処理能力がヤバそう。そして価格も。 2024年末から2025年の3月までに、Nvidia（エヌビディア）の新しいGPU｢GeForce RTX 50｣シリーズが発売されるだろうというリーク情報が増えてきました。Dexertoの記事によれば、最初にリリースされるのはRTX 5090だ、いやRTX 5080だと、リーカーによって予想が異なっていますが、2022年のRTX 40シリーズ同様、まずはハイエンド寄りのモデルから発売するという流れは変わらないみたい。 ともあれ生成AIトレンドとともに重視されているNPUではなく、純粋なGPUの最新型となるRTX 50シリーズのなかでも頂点となるRTX 5090に期待している方も多いでしょう。いったいどんな性能を持っ
Broadcomは2024年6月12日（現地時間）、2024年度第2四半期の業績を発表し、同社CEOのホック・タン氏が投資家とのテレカンファンスで質疑に応じた。投資アドバイザリ企業The Motley Fool!のWebサイトには、その際の投資家との質疑の内容が公開されている。 同社はVMware製品ポートフォリオの整理を進めており、既にラインアップを4つに集約しており、既存顧客にはサブスクリプションモデルへの移行を推奨している。テレカンファレンスで、同社のCEOであるタンCEOはマネージドサービスの推進、パートナービジネスの見直しを進めることで、Broadcomは今後「四半期当たり40億ドルずつVMware関連の売上が増加する」と見込んでいるようだ。 現在、ライセンス体系変更や価格改定をきっかけにVMwareユーザーの混乱が続く状況だが、今後、BroadcomはVMware製品をどうして
ある日漫然と半導体アナリストの市場分析記事を眺めていたら、AMDとNVIDIAが躍進しているという趣旨の記事が出てきて興味を持って読んでみたら、かなり衝撃的な事実が浮かび上がってきて思わず詳細を調べてしまった。 記事の内容は、データセンター市場でのCPU/GPUの売り上げの推移に関するもので、Intel、AMD、NVIDIAの3社がデータセンター市場向けに供給するCPU/GPUの売り上げを四半期ごとに追いかけた形で構成されていた。GPUで強みを発揮するAMDとNVIDIAという構図は以前から感じていたが、各社の四半期の決算の数字をずらりと並べると、この2年間でデータセンター市場では劇的な変化が起こっていることがはっきりと見て取れた。 GPUノードの急増で激変するデータセンター市場 Intel、AMD、NVIDIAの3社はオープン市場で汎用のCPU/GPU半導体製品を供給している。 この2年
株式会社サイバーエージェントの毛利氏と小枝氏が、生成AIにおける自社の取り組みと、生成AIがもたらすビジネスの進化について発表しました。全3回。 登壇者の自己紹介 毛利真崇氏（以下、毛利）：みなさん、こんにちは。サイバーエージェントの毛利です。この時間では、「サイバーエージェントが語る『生成AIでエンジニアの未来はどうなるのか』」というセッションをお話しいたします。 今日お話しするアジェンダはこちらになっております。順を追ってお話を進めていきたいと思います。 最初に私から、サイバーエージェントについて少しお話をさせていただければと思います。 私はサイバーエージェントのAI事業本部という、エンジニアが中心となっているAIクリエイティブという組織の責任者をしています。 7年前に立ち上げた組織で、AIを活用して、主に広告の効果を事前に予測したり、AIを使った自動生成の研究開発をしています。 ビジ
こんにちはChoimirai Companyのサンミンです。 0 はじめにDifyがLangChainと決別し、独自の「Model Runtime」を採用したのが2024年の1月。 LangFlowやFlowiseなど複合AIシステムではLangChainに依存した設計が多い。DifyもLangChainベースの設計だったけど今年の1月に独自の「Model Runtime」を発表👏↓。当時は難しい判断だったと思う。が、変化のスピードとDifyが描いてる世界観を考えると正解だった。Difyを勧めるもう一つの理由、です。 https://t.co/AybwXRXkJ9 pic.twitter.com/n7d9aae76N — sangmin.eth | Dify Ambassador (@gijigae) April 24, 2024 LangChainの導入を慎重に考えるべきだとする声は
新世代CPUアーキテクチャ「Zen 5」完全解説。Ryzen 9000シリーズはどのように進化したのか［西川善司の3DGE］
新世代CPUアーキテクチャ「Zen 5」完全解説。Ryzen 9000シリーズはどのように進化したのか［西川善司の3DGE］ ライター：西川善司 2017年の初登場以来，改良と進化を継続してきたAMDの「Zen」マイクロアーキテクチャ。その最新版となる「Zen 5」を採用するデスクトップPC向けCPU「Ryzen 9000」が，7月31日に発売となる（関連記事）。 当初のラインナップとして発表となったのは，以下に示す4製品だ。 2024年7月31日に発売予定のRyzen 9000シリーズのラインナップ AMDは，2022年に投入した「Zen 4」マイクロアーキテクチャ世代のRyzen 7000シリーズから，デスクトップPC向けCPUは「Socket AM5」（以下，AM5）プラットフォームに移行しているが，今回のRyzen 9000シリーズも，引き続きAM5向けとなっている。なお，AMDは
米NVIDIAは7月17日（現地時間）、「NVIDIA Transitions Fully Towards Open-Source GPU Kernel Modules」と題したブログ記事を公開し、GPUのカーネルドライバモジュールを完全にオープンソース化していくと発表した。 NVIDIAが方針転換、カーネルドライバモジュールをオープンソース化へ NVIDIAは2022年にもLinux向けのGPUカーネルモジュール（バージョンR515）をオープンソースとしてリリースしており、データセンター向けの一部GPUで利用できた。しかし今回、R560をベースにした最新ドライバのリリースからオープンソースGPUカーネルモジュールへの完全移行していくと発表。テストではクローズドソースのドライバと同等以上のパフォーマンスを発揮できたとしており、NVIDIAは随時オープンソースのGPUカーネルモジュールに切り
デジタル変革の波が押し寄せる中、生成AIの活用が企業の競争力を左右する時代が到来している。ChatGPTの登場以来、多くの企業がクラウドベースの生成AIサービスの導入を検討してきた。しかし、機密情報や社内データの保護が特に重要な業界では、新たな選択肢として「プライベートLLM」が注目を集めている。 プライベートLLMとは、企業が自社の環境内に構築・運用する大規模言語モデル（LLM）のことを指す。この技術は、一般に公開されているパブリッククラウド上のAIサービスとは異なり、企業の内部ネットワークで完結するシステムだ。 日本ヒューレット・パッカード（以下、HPE）のサービスデリバリー統括本部に所属する安江啓人氏は、プライベートLLMの本質的な価値をこう説明する。 「オンプレミス環境で構築するプライベートLLMは、ネットワークを遮断した環境でも稼動可能であり、データセキュリティを万全に確保するこ
GPU関連のカーネルモジュールをすべてオープンソースに移行するとNVIDIAが発表しました。NVIDIA Grace HopperやNVIDIA Blackwellなど最先端のモジュールは今後オープンソースのカーネルモジュールのみがサポートされます。 NVIDIA Transitions Fully Towards Open-Source GPU Kernel Modules | NVIDIA Technical Blog https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-transitions-fully-towards-open-source-gpu-kernel-modules/ NVIDIA Promotes Their Open-Source GPU Kernel Driver Support - Phoronix https://www.phor
Apple・NVIDIA・AnthropicなどがYouTubeの動画字幕を許可なくAIのトレーニングに利用していたと判明
IT系メディアのProof Newsが、AppleやAnthrpic、NVIDIAなどがYouTubeに公開されている17万本以上の動画の字幕をAIの学習に許可なく使用していたと指摘しています。 Apple, Nvidia, Anthropic Used Thousands of Swiped YouTube Videos to Train AI https://www.proofnews.org/apple-nvidia-anthropic-used-thousands-of-swiped-youtube-videos-to-train-ai/ YouTube creators surprised to find Apple and others trained AI on their videos | Ars Technica https://arstechnica.com/ai/20
「Ryzen AI 300」とはどんなプロセッサなのか。高効率Zen 5cコアに新世代NPUとPS5を超えるGPUを組み合わせる［西川善司の3DGE］
「Ryzen AI 300」とはどんなプロセッサなのか。高効率Zen 5cコアに新世代NPUとPS5を超えるGPUを組み合わせる［西川善司の3DGE］ ライター：西川善司 COMPUTEX TAIPEI 2024で基調講演を行うAMD CEOのLisa Su氏。Ryzen 9000よりも，Ryzen AI 300の紹介に時間を割いていた 2024年6月3日にAMDは，Zen 5アーキテクチャを採用した新Ryzenである「Ryzen 9000」シリーズを発表したわけだが，Zen 5アーキテクチャを採用したCPUは，Ryzen 9000シリーズだけではない。ノートPC向けAPUの「Ryzen AI 300」シリーズも，同時に発表しているのだ。APUであるので，「高性能なCPU」と「高性能なGPU」を統合したSoC（System-on-a-Chip）である。 そのうえ，名称に「AI」と付いている
Metaが大規模言語モデル「Llama 3.1」を2024年7月23日にリリースしました。Llama 3.1はオープンソースで公開されており、GPT-4やGPT-4oといった最先端のクローズドソースAIモデルと同等以上の性能を備えているそうです。 Llama 3.1 https://llama.meta.com/ Introducing Llama 3.1: Our most capable models to date https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/ Llama 3.1はパラメーター数「4050億」「700億」「80億」のモデルが用意されており、すべてのモデルが12万8000のコンテキストウィンドウを備えています。 パラメーター数4050億の「Llama 3.1 405B」のベンチマーク結果を「Nemotron 4 340B Instru
米Metaは7月29日（現地時間）、動画内のアイテムも識別できるAIモデル「Segment Anything Model 2」（SAM 2）を発表した。コードとモデルの重みを「Apache 2.0」ライセンスの下、GitHubで公開した。 また、SAM 2の構築に使ったデータセット「SA-V」を「CC BY 4.0」ライセンスでMetaのサイトで公開した。このデータセットは、約5万1000本の実際の動画と60万点以上の時空間マスクで構成されているというが、その動画がどこから持ってきたものかは明示されていない。 SAM 2は、昨年4月リリースの「SAM」のアップデート版。SAMは画像内から個々のオブジェクトを選択できるというものだったが、2では動画内のオブジェクトも選択できるようになった。 SAMは既に、科学や医学などの現場で活用されているという。例えば、海洋科学でのソナー画像をセグメント化
Steven J. Vaughan-Nichols （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 川村インターナショナル 2024-07-24 07:30 いつからなのか思い出そうという気にならないほど長い間、「Linux」ユーザーは世界有数のグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）企業であるNVIDIAを憎んできた。なぜかというと、他のすべての企業が自社のドライバーをオープンソース化した後も、NVIDIAは長年にわたりそれを拒否したからだ。また、Linuxカーネル開発者に対し、オープンソースドライバーの構築に必要なデータを提供しなかったため、Linuxユーザーは品質の劣るプロプライエタリーなドライバーを使い続けるしかなかった。そのNVIDIAがついに、自社のGPUドライバーコードをオープンソース化した。 「憎んできた」と書いたが、それほど強い言葉を使ったつもりはない。有
GeForce RTX 40シリーズは、レイトレの“どこ”を改善しようとした？ GeForce RTX 40シリーズの開発において、NVIDIAはレイトレーシング性能を向上させるための改良や拡張に対し、“多角的な視点”で取り組んだとされる。 一体どこがどう多角的なのか……を見ていく前に、説明の都合上「レイトレーシングとは何か？」という基礎を改めて振り返っておきたい（何度も説明していることなので、耳にたこができてしまっている人は、このパートは読み飛ばしても構わない）。 大ざっぱに言えば、レイトレーシングとは「あるピクセルの色を算定するとき、そのピクセルが受け取っているはずの光の情報を得るために光線（＝レイ）を射出して、その軌跡をたどる（＝トレースする）処理」のことを指す。下図は、レイトレーシングにおける典型的な3つのパターンを示している。 この図では、レイトレーシングにおけるレイトレース事例
by Olaf2 Intelの株価が1974年以来最悪の下落率となる26％の急落を記録し、2013年以来の最安値を付けました。この急落は、Intelの2024年第2四半期の業績が予想を大きく下回ったことと、従業員の15％以上を削減する大規模な再編計画を発表したことに起因しています。 Intel share plunge drags down global chip stocks from TSMC to Samsung https://www.cnbc.com/2024/08/02/intel-share-plunge-drags-down-global-chip-stocks-from-tsmc-to-samsung.html Intel shares slump 26% as turnaround struggle deepens | Reuters https://www.reute
AIが量産するデータで何度も学習するAIは「モデル崩壊」する研究結果、SD級の大型画像生成AIを「約29万円」「2.6日」の高コスパで訓練できるSonyAI開発「MicroDiT」など生成AI技術5つを解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
Google DeepMindは、同社のAIシステム（AlphaProofとAlphaGeometry 2）が2024年の国際数学オリンピック（IMO）の問題6問中4問を解いたと発表しました。解くのに3日かかった問題もありましたが、超難問も含め42点満点中28点を獲得しました。これは銀メダル相当の成績で、金メダル圏内まであと1点という高得点です。 さて、この1週間の気になる生成AI技術をピックアップして解説する「生成AIウィークリー」（第57回）では、生成AIが生成したコンテンツを生成AIが学習し続けると性能低下が見られ、モデル崩壊が起きるという研究報告を取り上げます。また、Sony AIが大型の画像生成AI（11.6億パラメータ）の訓練を8台のNVIDIA H100 GPUを使用してわずか2.6日で完了し、しかもそれが約29万円という高いコストパフォーマンスを達成した手法「MicroDi
普段株式投資の話題をしない妻が
nvidia株って儲かるの？って話してきた
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7月9日、イラストが完成するまでの過程を生成できる画像生成ツール「Paints-Undo（ペイントアンドゥ）」が発表され、騒ぎとなりました。話題となったのは、人間がイラストを描いている様子をタイムラプスでとらえたかのように見えるデモ動画です。これが大きな反響を呼び、特に日本では"炎上”ともいえる状態になりました。日本では「タイムラプス動画を記録しておけば、“人間が描いた”と証明することができる」という話題が昨年からSNS上で出ていました。それを真っ向から否定することになりかねないという技術にも見えたことから、反発を含めて注目が集まったという印象です。よくよく見ると人間が描いているものとはかなり違い、また、技術の意図そのものも違っているようなのですが。 時間の流れを“逆転”させた動画を生成 Paints-Undoを開発したのは、「ControlNet」など画像生成AIツールの研究開発で知られ
【動画で実証】60FPSのスト6でも240Hzモニタで遅延が減る！PCのほうがPS5よりも有利という事実 : 自作とゲームと趣味の日々
2024年08月06日19:15 （注：商品価格は執筆当時のものです。販売ページリンクにはアフィリエイトを含みます） 【動画で実証】60FPSのスト6でも240Hzモニタで遅延が減る！PCのほうがPS5よりも有利という事実 wisteriear コメント(0) タグ ：#レビュー#モニタ_レビュー#ゲーミングモニタの選び方 スポンサードリンク 格闘ゲーム「ストリートファイター6」のPC版は60FPS固定にもかかわらず、144Hzや240Hzの高リフレッシュレートなゲーミングモニタを使用すると60Hzの一般的なモニタよりも入力遅延が低減するのは本当なのか、その原理や効果、最大の遅延減少を実現する条件について解説します。 目次 １．高リフレッシュレート・高フレームレートで低遅延に ２．【動画で実証】 スト6は144Hzや240Hzで2F～3Fも低遅延に ３．60FPS固定なのに、なぜ144Hz
NVIDIAとMistral AIがAIモデル「Mistral NeMo」を発表、新型トークナイザ「Tekken」を採用し日本語を含む多言語性能が強み
AI開発企業のMistral AIがNVIDIAと協力してAIモデル「Mistral NeMo」を開発したことを発表しました。Mistral NeMoは各種ベンチマークでGemma 2 9BやLlama 3 8Bを上回る性能を示しており、NVIDIAのAIプラットフォームで利用できるほか、モデルデータがオープンソースで公開されています。 Mistral NeMo | Mistral AI | Frontier AI in your hands https://mistral.ai/news/mistral-nemo/ Mistral AI and NVIDIA Unveil Mistral NeMo 12B, a Cutting-Edge Enterprise AI Model | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/mistral-nvid
【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
米GoogleなどのAIを手掛ける複数の企業は7月18日（現地時間）、コロラド州アスペンで開催の年次国際会議「Aspen Security Forum 」で、AIのセキュリティと安全基準を策定する新たな連合「Coalition for Secure AI」（CoSAI）の立ち上げを発表した。 創立メンバーには、Google、IBM、Intel、Microsoft、NVIDIA、PayPal（以上がプレミアスポンサー）、Amazon、Anthropic、Chainguard、Cisco、Cohere、GenLab、OpenAI、Wizが含まれる。 CoSAIは、オープンスタンダードの開発を推進する非営利団体、OASIS（構造化情報標準促進協会）の下で活動し、オープンソースの方法論、フレームワーク、ツールへのアクセスを提供することで、「AIセキュリティの断片化された状況」に対処することを目指す
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生成AIの普及が続く現在、ある調査によれば、2024年のAIの市場規模は全世界で1840億ドル（約28兆円）に達すると見られている。さらに市場の拡大は続き、30年までに8267億ドル（約127兆円）となる見込みだ。 しかし、そんな生成AIの快進撃の裏側では、AIの普及・進化に必要な学習用データが枯渇する懸念があるという。 その解決策として期待されているのが「合成データ」（synthetic data）と呼ばれるものだ。 合成データとは何か？ まず合成データとは何か、なぜそれが注目されているかについて見て行こう。GPU分野のトップランナーである米NVIDIAは、公式ブログ上で合成データを次のように定義している。 合成データとは、コンピュータ・シミュレーションやアルゴリズムが、現実世界のデータの代替として生成する注釈付き情報のことである。別の言い方をすれば、合成データは、現実世界から収集された
AI市場の過熱感に対する反動や景気に関する懸念により、2024年8月5日の取引でNVIDIAやAppleなどのハイテク企業の株価が一時的に合計1兆ドル(約145兆円)下落したことが報じられました。 $1 trillion wipeout: Market rout punishes megacap tech https://www.cnbc.com/2024/08/05/1-trillion-wipeout-market-rout-punishes-mega-cap-tech.html 海外メディアのCNBCによると、NVIDIAの時価総額は取引開始と同時に3000億ドル(約43兆円)減少したとのこと。取引時間中に株価は下落分の損失を半分取り戻し、最終的に6.4％下落して取引を終えました。 また、AppleとAmazonの評価額は、取引開始時にそれぞれ2240億ドル(約32兆円)と1090億
世界で初めてリアルタイムレイトレーシング技術を搭載したNVIDIAの「GeForce RTX 20シリーズ」がリリースされてから約6年。リアルタイムレイトレーシング処理の実装は、どのように進化していったのだろうか……？ リアルタイムレイトレーシングの大まかな歴史 2018年、リアルタイムレイトレーシング技術を世界で初めて搭載したのがNVIDIAの「GeForce RTX 20シリーズ」だ。 →NVIDIAが新アーキテクチャの「GeForce RTX」シリーズを発表 価格は499ドルから 同年、Microsoftはゲーム／マルチメディア向けAPIセット「DirectX 12」に、GPUのリアルタイムレイトレーシング処理機能を使うためのAPI「DirectX Raytracing」を追加した。ただ、本APIが本格的に使われ始めたのは、2020年に「DirectX 12 Ultimate」がリリ
Geoff Weiss ［原文］ （翻訳：Ito Yasuko、編集：井上俊彦） Jul. 18, 2024, 07:30 AM テックニュース 25,624 ジェンスン・フアンは、世界で最も価値のある企業のトップの座を、快適とは感じてない。 The Informationによると、フアンはエヌビディアにシスコやサンと同じ運命を辿らせたくないと考えている。 この2社は、90年代には絶好調だったが、インターネットバブルが崩壊した際、破綻した。 ジェンスン・フアンの比類なき成功には、多くの不安が伴っている、と報じられている。 エヌビディア（Nvidia）の共同創業者でCEOのジェンスン・フアンのロック・スターのような（テック界のテイラー・スウィフト（Taylor Swift）と呼ばれている）存在感は、会社の空前の富に相応しい。 レザージャケットがレードマークのフアンCEOは最近、台湾で行われた
NVIDIAから流出した社内文書やチャットの内容から、NVIDIAのチームがAIの訓練のためにYouTubeやNetflixの動画を1日当たり80年分ダウンロードすることについて検討していたことがわかりました。YouTubeの動画を著作権者の許可なくダウンロードすることは利用規約で明確に禁じられていますが、規約に違反していることを知った上でダウンロードしていたのか、はたまた特別な許可を得ていたのかは明らかになっていません。 Leaked Documents Show Nvidia Scraping ‘A Human Lifetime’ of Videos Per Day to Train AI https://www.404media.co/nvidia-ai-scraping-foundational-model-cosmos-project/ 海外メディアの404 Mediaが入手した
Googleが大規模言語モデル「Gemma 2」をベースとしたパラメーターサイズがコンパクトな「Gemma 2 2B」、AIモデルの入出力をフィルタリングする「ShieldGemma」、モデル解釈ツール「Gemma Scope」を発表
Googleは2024年6月に大規模言語モデル(LLM)の「Gemma 2」を発表しました。当初発表されたGemma 2のパラメーターサイズは90億(9B)と270億(27B)の2つだったのですが、これらよりもコンパクトなパラメーターサイズでありながら優れたパフォーマンスを発揮できる「Gemma 2 2B」や、Gemma 2をベースとしたAIモデルの入出力をフィルタリングしてユーザーの安全を守ることができるという「ShieldGemma」、モデルの内部動作に関する比類ない洞察を提供することができるモデル解釈ツールの「Gemma Scope」を発表しています。 Smaller, Safer, More Transparent: Advancing Responsible AI with Gemma - Google Developers Blog https://developers.goo
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次期最強GPU｢RTX 5090｣が、いろいろとヤバそうな件について
「VMwareは20年前のテクノロジーの寄せ集め」Broadcomトップのコメントに見るITインフラの今後
データセンター市場で起きている劇的な半導体の主役交代 - 吉川明日論の半導体放談(308)
広告のAI化で、クリエイターの制作量が約4.5倍増加 サイバーエージェントにおける生成AI活用事例
Octomind社がLangChainをやめた理由｜Sangmin Ahn
【Ubuntu日和】 【第56回】例のミニPC「MS-01」にNVIDIA RTX A1000をセットしてStable Diffusionを動かしてみる
NVIDIAが方針転換、カーネルドライバモジュールをオープンソース化へ
企業のAI活用の“真打ち” 「プライベートLLM」の可能性から実践方法まで、専門家が解説
NVIDIAがオープンソースのGPUカーネルモジュールに完全移行予定であることを発表
MetaがGPT-4超えのAIモデル「Llama 3.1」をリリース
Meta、動画内アイテム識別AIモデル「SAM 2」をApache 2.0で公開
エヌビディアのGPUカーネルモジュールのオープンソース化--「Linux」への影響を考える
GPUの「レイトレーシング処理」改良の歴史をひもとく【GeForce RTX 40シリーズ編】
Intelの株価が過去50年間で最大の下落で過去10年来の最安値に、大幅な業績不振を報告したことを受けて26％の急落
人が絵を描く“工程”をAIで再現 タイムラプス風動画が炎上した「Paints-Undo」 (1/4)
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
GoogleやMicrosoftなど14社、AIセキュリティ推進の「CoSAI」創設
AI開発に黄色信号？ 市場急成長で“学習用データ枯渇”の懸念 解決策といわれる「合成データ」とは何か
AIバブル崩壊の危機でハイテク企業7社の時価総額145兆円が消し飛ぶ
GPUの「レイトレーシング処理」改良の歴史をひもとく【GeForce RTX 30シリーズ編】
エヌビディアのフアンCEOは、自社がシスコやサンのようになることを恐れている
NVIDIAがAIを訓練するために1日で人間の一生分の動画を集めているとの指摘