NVIDIA Hopper アーキテクチャの徹底解説
Reading Time: 12 minutes 2022 年 3 月の NVIDIA GTC 基調講演において、NVIDIA の創業者/CEO であるジェンスン フアンが、新しい NVIDIA Hopper GPU アーキテクチャに基づく NVIDIA H100 Tensor コア GPU を紹介しました。この記事では、新しい H100 GPU の内部と、NVIDIA Hopper アーキテクチャ GPU の重要な新機能について説明します。 NVIDIA H100 Tensor コア GPUの紹介 NVIDIA H100 Tensor コア GPU は、大規模な AI や HPC において前世代の NVIDIA A100 Tensor コア GPU と比較して桁違いの性能の飛躍を実現するために設計された NVIDIA の第 9 世代データ センター GPU です。H100 は、AI と
NVIDIA Turing Architecture In-Depth | NVIDIA Technical Blog
Fueled by the ongoing growth of the gaming market and its insatiable demand for better 3D graphics, NVIDIA® has evolved the GPU into the world’s leading parallel processing engine for many computationally-intensive applications. In addition to rendering highly realistic and immersive 3D games, NVIDIA GPUs also accelerate content creation workflows, high performance computing (HPC) and datacenter a
Jetson AGX Orin 32GB開発者キット--在庫限り
本製品を購入された方の顧客情報は当社からマクニカ社へ共有いたします。予めご了承ください。 開発キットのセットアップを実施される中で何か不都合等ございましたら、マクニカ社お問い合わせフォームまでご連絡ください。 2022年12月29日以降出荷するロットについて、仕入元のマクニカ社によるキャンペーンで同梱されていた「DisplayPort - HDMI変換ケーブル」が同梱されている場合があります。同キャンペーンの他特典については当社出荷販売分については適用されませんのでご容赦ください。 最大200TOPSの性能を持つJetson AGX Orinモジュールを搭載したNVIDIA Jetson AGX Orin 開発者キットは、製造、物流、小売、サービス、農業、スマートシティー、ヘルスケア、ライフサイエンスのための高度なロボットや AI エッジアプリケーションの開発ができます。 NVIDIA J
元Appleの天才半導体エンジニアが予測、「AIで半導体設計者はほぼ不要に」
TenstorrentはAIプロセッサーを開発するスタートアップ企業。「生成AIではCPUよりも画像に特化したGPUが使われる。だが、まだ効率化には十分でない。CPUでもGPUでもないハードウエア設計により、米NVIDIA（エヌビディア）の10分の1の消費電力の実現を目指している」とケラー氏は話す。「RISC-V Day Tokyo 2023 Summer カンファレンス」（2023年6月20日、東京大学で開催）に合わせて来日した（撮影：日経クロステック） ケラー氏は、「伝説」と称される半導体エンジニアである。米アドバンスト・マイクロ・デバイスズ（AMD）や米Apple（アップル）の主力製品において、設計面で大きく貢献した経歴を持つからだ。 例えば、AMDのCPUコア「Zen」やAppleのSoC（System on a Chip）「Aシリーズ」第1弾である「A4」の設計に携わった注1）。
PyTorchでの学習・推論を高速化するコツ集 - Qiita
本記事では、NVIDIAから発表されているPyTorchでのディープラーニングを高速化するコツ集を紹介します。 【※NEW】22年6月新記事：スクラム関連の研修・資格のまとめ & おすすめの研修受講方法 本記事について 本記事は、NVIDIAのArun Mallyaさんの発表、 「PyTorch Performance Tuning Guide - Szymon Migacz, NVIDIA」 に、説明やプログラムを追加して、解説します。 本記事のポイントは、Andrej KarpathyがTwitterで呟いている通りとなります。 good quick tutorial on optimizing your PyTorch code ⏲️: https://t.co/7CIDWfrI0J quick summary: pic.twitter.com/6J1SJcWJsl — Andrej
DockerでのディープラーニングGPU学習環境構築方法 - Qiita
DockerでGPU学習環境構築 背景 ディープラーニングでローカルPCのGPUを使った学習環境を構築した経験のある人は、一度はNVIDIAのドライバやCUDA周りでハマった経験があるのではないでしょうか？そんなバッドノウハウ（怪文章？）をまとめたQiita記事（TensorFlowでGPU学習させるためにCUDA周りではまったときの対処法）に、なんとNVIDIAの中の人(@ksasaki さん）から「Dockerを使えば…人類は幸せになれる（超意訳）」とのコメントをいただきました！ 喜び勇んで、NVIDIAのドライバをアップデートしたところ、そこには文鎮と化した起動しないLinuxマシンが…からあげのNVIDIAとの戦いは始まったばかりだ！（戦ってません） DockerでGPU学習環境構築するメリット うまく構築できればという前提で、以下のようなメリットがあります。 様々なフレームワーク
GPU/CUDAとPyTorch周りの様々なバージョンを理解する - yag's blog
前置き GPUを利用したディープラーニングの環境構築において、GPUのドライバやCUDAの諸々の設定は初学者が誰しも嵌る最初の難関と言える。私自身これまではネットの情報をあれこれ試して上手く行けばOKで済ませていたが、この辺で今一度正しく理解しておきたい。そこでこの記事を通して、GPU/CUDAとPyTorchの環境構築で遭遇する様々なバージョンの識別とその意味を理解することを目的とする。なお、細かなインストール方法やエラー対応などは本記事では扱わない。また、グラフィックボード/グラフィックカードと呼ぶべきところをGPUと表現している点もご容赦いただきたい。 [注意] この記事はGPU/CUDA素人が書いているので、細かな用語や名称の間違いが多分に含まれていると思われる。間違っていたらごめんなさい。また、事例として紹介しているバージョン番号は当然ながら時が経つにつれ古くなるので注意。 GP
小ネタ：Pytorch で Automatic Mixed Precision (AMP) の ON/OFF をするときの話 - 俵言
最近気付いたのでメモ。長くなってしまったので、結論だけ見たい場合はまとめまで読み飛ばしてください。 まえおき NN を学習する際の GPU メモリの使用量軽減や学習速度の向上手段として混合精度学習(Mixed Precision Training) は欠かせません。pytorch では torch.cuda.amp モジュールを用いることでとてもお手軽に使うことが可能です。 以下は official docs に Typical Mixed Precision Training と題して載っている例ですが 、 model の forward と loss の計算を amp.autocast の with 文中で行い、loss の backward と optimizer の step に amp.GradScaler を介在させています*1。 # Creates model and opt
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Nvidiaが先行投資する6大分野 AIの次の成長の種は - 日本経済新聞
https://www.hotchips.org/hc30/1conf/1.12_Nvidia_XavierHotchips2018Final_814.pdf
Chainerのテスト環境とDockerでのCUDAの利用