NVIDIA、画像検索、音声認識機能などを追加したローカルAIチャットボットアプリ「ChatRTX」をリリース | XenoSpectrum
NVIDIAは2月にNVIDIA GPUを使ってローカルでAIチャットボットを駆動させられる「Chat with RTX」のデモを公開したが、今回これをアップデートすると共に名称を改め、「ChatRTX」アプリとしてRTX GPUユーザー向けにリリースした。 新たな名称、新たな機能 既にOpenAIのChatGPTや、GoogleのGeminiと言った強力なチャットボットが存在する中で、ChatRTXの意義について疑問を持たれるかも知れないが、ChatRTXはローカルシステム上で実行するように設計されているため、よりパーソナライズされた経験が期待出来る点にその優位性がある。 ChatRTXを実行するには8GB以上のVRAMを搭載したRTX 30シリーズまたは40シリーズのGPUが必要だ。このアプリは基本的に、ブラウザからアクセスできるローカルのチャットボット・サーバーを作成し、ローカルに保
ソフトバンク、NVIDIAの株式40億ドル相当を取得か
ソフトバンクが、特に注目を浴びる米ハイテク企業の株式を大量に取得したと報じられている。 ソフトバンクが、カリフォルニア州サンタクララを拠点とするチップメーカーNVIDIAの株式40億ドル相当を取得したという。Bloombergが米国時間5月23日、状況をよく知る情報筋らの話として報じた。これによりソフトバンクは、NVIDIAの株式4.9％を保有する第4位の大株主となる。 NVIDIAは、人工知能（AI）、自動運転車、ゲーム用のチップ開発で金融アナリストらの熱い視線を集めている。同社の株価は2016年の1年間で3倍になり、2017年に入ってからも上昇を続けている。実際、あまりにも大量に株式が購入されていることから、同社株を担当するアナリストらは、NVIDIA株価急騰の要因をいまひとつ説明しきれておらず、この状態がどれだけ続くか疑問視しているほどだ。 ソフトバンクは、約1000億ドル規模の「ソ
［GTC 2017］安全が保証される理想郷，それとも総監視社会？ NVIDIAのAI技術「Metropolis」はSF映画的な人物認識技術を現実世界にもたらす
［GTC 2017］安全が保証される理想郷，それとも総監視社会？ NVIDIAのAI技術「Metropolis」はSF映画的な人物認識技術を現実世界にもたらす ライター：西川善司 北米時間2017年5月9日，GTC 2017の会期2日めを迎え，展示会場がオープンとなった。 GTC 2017におけるNVIDIAブースは，ディープラーニング（Deep Learning，深層学習）などの機械学習型AI関連の展示ブースと，従来からのGPUの仕事であるグラフィックス関連のブースとに分かれた展示を行っていた。本稿ではAI関連の展示内容をレポートしたい。 GTC 2017における，NVIDIAの機械学習型AI関連展示ブース。自動運転関連の展示も多かった あらかじめお伝えしておくと，本稿でお伝えする内容は，ゲームとは基本的に無関係なものである。ただ，機械学習型AIの活用や効能が，SF映画で描かれてきた表現
西川善司の3DGE：DirectX 12.0と12.1の違いからG-SYNCの新情報まで。NVIDIAが明かす「あなたの知らないGeForce」
西川善司の3DGE：DirectX 12.0と12.1の違いからG-SYNCの新情報まで。NVIDIAが明かす「あなたの知らないGeForce」 ライター：西川善司 ASUSTeK Computerが発表した，G-SYNC対応のゲーマー向け21：9ディスプレイ「PG34Q」 Tom Peterson氏（Director of Technical Marketing，NVIDIA） 2015年6月6日に閉幕したCOMPUTEX TAIPEI 2015（以下，COMPUTEX）では，NVIDIAのディスプレイ同期技術である「G-SYNC」や，AMDが主導して標準化団体であるVESAに採用された「FreeSync」（≒Adaptive-Sync）に対応するゲーマー向け液晶ディスプレイが多数出展された。とくに，「コスト的に劣勢では」と思われていたG-SYNCに対応する製品が多数披露されていたことで
Gaming Archives
The air is crisp, the pumpkins are waiting to be carved, and GFN Thursday is ready to deliver some gaming thrills. GeForce NOW is unleashing a monster mash of gaming… Read Article Whether looking for a time-traveling adventure, strategic roleplay or epic action, anyone can find something to play on GeForce NOW, with over 2,000 games in the cloud. The GeForce NOW… Read Article
Pascal VR Tech
NVIDIA recently launched our Pascal architecture with the GeForce GTX 1080 and 1070 GPUs. Pascal introduces a couple of new technologies aimed specifically at improving the Virtual Reality experience (VR). Single Pass Stereo addresses the geometry end of the pipeline, allowing both views of a stereo scene to be efficiently rendered in a single pass. Lens Matched Shading meanwhile addresses the pix
NVIDIA Dockerで簡単にGPU対応のTensorFlow入りコンテナを作る方法
こんにちは。 小説家になろうの作品群を読んでいたら連休が終わりそうです。 連休の終わりのアンミラ帰りに衝撃作TensorFlowでGPUが使えないとそのアンサーエントリであるTensorFlow on DockerでGPUを使えるようにする方法を読み、書いてみたエントリです。先月購入した最低限Maxwell的なグラフィックカード(図1)絡みで見つけたNVIDIA Docker、なかなか良いものなのでもっと多くの方に知ってもらいたいなと思い。 今回はNVIDIA Docker + TensorFlowでGPUを有効活用する手順を紹介します。他の方による関連記事として、日本語でのNVIDIA Docker + Caffe解説はすでにUbuntu14.04.3でnvidia-docker使ってCaffeをインストールしてみたがあります。Caffeな方はそちらを参照ください*1。今回はお題がTen
3DCGプログラミング - FreeStyleWiki
初歩の初歩から「3DCGとは？」と言ったことを説明していきます。 3Dの仮想的な世界を「シーン」と言ったりしますが、これをとある視点からとある方向を見て「２次元の絵」として描画することを「レンダリング」と言います。 シーン内には以下のような要素が存在しています。 視点 自分自身がいる位置と向いている向き、スクリーンのサイズ（幅と高さ）、視野角度などを持ちます。「カメラ」とも言います。 光源 呼んで字のごとく、光の元となる要素です。良く知られているものとしては、「平行光源」（Shadeで言う無限遠光源）、「点光源」「スポットライト」があります。これらは光源としての大きさを持ちません。これを拡張したものとしてはエリアライト（面光源）があります。エリアライトは、面積を持っています。その他、線光源・物体自身を発光させて光源にしてしまう、など、いうなれば何でも光源にできてしまいます。 物体 「オブジ
GTX980M＆Core i7-6700は無敵過ぎる、最強ゲームノート「GALLERIA QSK980HES」を徹底レビュー (1/3)
サードウェーブデジノスのゲーミングブランド「GALLERIA」シリーズの「GALLERIA QSK980HES」は、15.6型ノートとしては最上位モデルとして位置づけられているゲーミングPCだ。 NVIDIA GeForce GTX 980M 8GBはやっぱり強力 一般的にノートPCは3Dグラフィックスを多用するゲームには不向きとされている。その理由は、GPUの性能が低いと満足いくパフォーマンスを発揮できないから。例を挙げるとCPUはハイエンドのIntel Core i7-6700(3.4GHz)を搭載しているだけでは、グラフィックスを描画するGPUの性能が足りないので快適なゲームプレイが望めない。 「GALLERIA QSK980HES」は、GPUにNVIDIA GeForce GTX 980M 8GBを搭載。CPUにはIntel Core i7-6700(3.4GHz)、メモリーは旧規
Open Computing Language OpenCL
OpenCL™ (Open Computing Language) is a low-level API for heterogeneous computing that runs on CUDA-powered GPUs. Using the OpenCL API, developers can launch compute kernels written using a limited subset of the C programming language on a GPU. NVIDIA is now OpenCL 3.0 conformant and is available on R465 and later drivers. This is supported on x86/x86_64 Linux and Windows only and available at www.
NVIDIA Customer Support
NVIDIA’s support services are designed to meet the needs of both the consumer and enterprise customer, with multiple options to help ensure an exceptional customer experience. Please select the appropriate option below to learn more.
Develop on NVIDIA Omniverse Platform
NVIDIA Omniverse™ is a modular development platform of APIs and microservices for building 3D applications and services powered by Universal Scene Description (OpenUSD) and NVIDIA RTX™. The Omniverse platform provides developers with the building blocks—developer tools, APIs, and microservices—to bridge data silos, connect teams in real time, and create physically accurate world-scale simulations.
CUDA - Wikipedia
CUDA（Compute Unified Device Architecture：クーダ）とは、NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム（並列コンピューティングアーキテクチャ）およびプログラミングモデルである[4][5][6]。専用のC/C++コンパイラ (nvcc) やライブラリ (API) などが提供されている。なおNVIDIA製GPUにおいては、OpenCL/DirectComputeなどの類似APIコールは、すべて共通のGPGPUプラットフォームであるCUDAを経由することになる[7]。 CUDAの処理の流れ 1. メインメモリ（ホストメモリ）からデータをGPU用メモリ（デバイスメモリ）にコピーする。 2. CPUがGPUに対して処理を指示する。 3. GPUが必要なデータを取り込み各コアで並列実行する。 4. 結果をGPU用メモリか
第３回 CUDA4.0のインストール | G-DEP
CUDAプログラミングを行う前に、メモリ構造の話やC言語等について触れておく必要があるかと思いますが、とりあえず動かしてみよう！ということで、それはまた次回お話しします。
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