ジェネレーティブAIの基礎を築いた論文「Attention Is All You Need」著者たちの今——期待される〝OpenAIマフィア〟の出現 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
2017年の画期的な研究論文「Attention Is All You Need」で、Google は、テキストや画像データ間の連続した関係や深い意味を強力なニューラルネットワークで学習する、つまり AI をより本物の「人」に近づける言語モデル「Transformer」を紹介した。 Image credit: Google 2017年、Google は画期的な論文「Attention Is All You Need」を発表し、今日の AI トレンドの基礎を築いた。 Transformer の最も重要なブレークスルーは、言語モデルの運用フローとは別に、多くの処理作業を同時に行うことでコンピューティングパワーを利用できるようにする「並列化」だ。スタンフォード大学の研究者は2021年の論文で、「AI 分野のパラダイムシフトを促すだけでなく、AI で何が可能かという想像力を広げる」と、Transf
要求にあわせて構成を変更できるSynopsysのARCシリーズ AIプロセッサーの昨今 (1/3)
1ヵ月ぶりのAIプロセッサー連載、今回はSynopsysのARC NPUを取り上げたい。SynosysというのはCadenceと並ぶ2大EDAベンダー(*1)の片割れである。 EDA(Electronic Design Automation)とは要するにLSIの設計支援ツールであるが、昔はそれこそ配線CADを提供するだけのベンダーだったのが、プロセス微細化による大規模化にともない、単に配線CADだけでは足りなくなっており、最適な配置配線の計算やシミュレーション、物理的な信号シミュレーション、タイミングシミュレーションなど、さまざまな機能を提供している。 EDAツールだけでなくIPも提供しており、LSIの企画から製造の手前(つまりテープアウトした設計を工場に納入する直前)までの範囲のソリューションを提供している。これはCadenceも同じことで、いわば設計に関するワンストップサービスを両社と
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ＩＢＭ、7800人の職がＡＩ置き換わりも 採用一時停止へ＝報道
