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確かにチップ単体を机上テストしたら各種性能でNVIDIA製品を 上回っているものが既にいくつかあるでしょう。 でもそれらのチップには大規模にスケーリングされた時の実績や 大量生産するためのファウンドリー確保などNVIDIA製品に取って代わる 条件が欠けています。先行者利益というのはやはり強いです。 セレブラスは自社でチップを作ってデータセンターも作ってますが 出資がUAEで納品先もUAEなので今の実績は甘やかされているというか 若干チートが入ってると思います。 またLLMに特化したASICにする事で優位性を出している競合もありますが 現在流行しているTransformerアーキテクチャも2017年から出始めた 比較的新しいもので今も派生が多く研究されています。 アーキテクチャの最終形がまだ見えていない段階では この先のパラダイムシフトに備えて汎用的に使えるGPUを選択する方が 企業としてはリスクが少ないと思います。 groqについては自社のブログでも書かれていますがNVIDIAのチップに対する 優位性は推論用として発揮されます。 NVIDIAの今のアーキテクチャを腐していますが学習用途としての メリットについては語られていませんし語れないのだと思います。 余談ですが以前にも書きましたが、推論用の分野では この先キャッチアップされる可能性はあると思いますが、 その頃にはコモディティ化して旨味が少ない商材になると思います。 閑話休題 以上をふまえてビッグテック各社は他社にさきがけてASIに到達するために 1年2年と時間をかけて新興チップメーカーの成長に 付き合うより今ある資源(NVIDIA)でどうにかする事を現状での 最適解としていると思います。 本来ならGoogleなど自身でもチップを開発している会社が わざわざNVIDIAに塩を送るような事はしたくないはずですが それらの開発を待っていられないぐらい時間との勝負をしてるのではないかと。 NVIDIAの成長は少なくとも(公になるかはともかく)ASIが生まれるまでは 保証されると予想しています。 その後はASIがチップの設計をするようになるはずなので その時点でASIをうまく乗りこなしている企業が勝つでしょう。 無論、せっかくだからそれがNVIDIAであって欲しいとは思いますが。 それがいつになるかとか、その時に株価がいくらになるのかとかは 素人なので予想出来ませんが、あーそういう事なんだなという空気を 感じられるようになったらすべて手仕舞いするつもりです。 TSMCのようなファウンドリー事業はそれよりもうちょっと先まで 生き残ると思いますがこれもいずれはASIが自分で設計するようになり 統合されるのではないかと予想しています。 最後におまけですが、BlackwellからFP4、FP6といった 精度の演算にも対応しているのでBitNet b1.58とまではいかないですが 高速化・省電力化に寄与すると思います。 BitNetに関してはまだ本当に-1, 0, +1の状態だけでAIの性能が出せるのか 不透明だったはずなので4bitの精度は現実的な落としどころではないかと。 「もうちょい精度が欲しかったら6bit演算もあるよ」という所に 経験知というか老舗の気配りを感じます。 本物のニューロンは重みづけを持った軸索の結合で出来ているので 自然に習うなら1.58bitというのはいささか削りすぎではないか 個人的には感じます。
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◎ABEJA <5574> [東証G] ABEJAは独自開発のAIプラットフォームを活用し、顧客企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)支援ビジネスを展開している。ディープラーニング基盤を活用し、既に300社を超えるサービス提供実績を誇る。プラットフォームにはエヌビディアのクラウドネイティブなマイクロサービスセット「NIM」を搭載し、生成AIの正確性向上及び高速化を実現する。 国策として支援するAI技術分野のプロジェクトでも実力をいかんなく発揮しており、今月10日には新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)が公募した「競争力ある生成AI基盤モデルの開発(助成)」に採択されたことを開示している。足もとの業績は利益面では苦戦を強いられており、同日発表された25年8月期の営業利益は前期比24%減の2億2000万円予想と前期に続く大幅減益を見込むが、これは先行投資負担によるもの。トップラインは同18%増の32億6000万円と過去最高を更新する見通しにあり、将来的な成長への期待は色褪せていない。 株価は2000円近辺を軸とする底値圏もみ合いが続いているが、売り物を相応にこなした状態で、早晩上放れる可能性がある。3000円台近辺までは累積売買代金も少なく、戻り売り圧力は限定的で上げ足は速そうだ。
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Kudan と Intel で AMR の市場投入までの時間を短縮 Intel と Kudan の完全なエンドツーエンド ソリューションにより、空間認識型自律移動ロボット (AMR) をより迅速かつ容易に開発、構築、展開できます。 htt ps://www.intel.com/content/www/us/en/partner/showcase/kudan/overview.html 厳しい環境でも堅牢かつ信頼性の高い AMR を構築 Kudan と Intel は、今日のトップ OEM および開発者が、正確で空間認識力があり、すぐに操作できる AMR を展開する際に直面するコストのかかる複雑な障壁を克服できるよう支援しています。 Kudan の商用対応 SLAM ソフトウェア (KdVisual) は、主要な Intel® テクノロジーを活用して、CPU 使用率と消費電力を抑えながら、より高速かつコスト効率よく AMR を実現します。Intel® Core プロセッサーは、比類のない SLAM パフォーマンスを提供し、速度、精度、信頼性を向上させます。また、Intel® Edge Insights for AMR (EI for AMR) は、ロボット マッピングとナビゲーション用の開発アプリケーションを高速化します。 Kudan と Intel の支援により、最も差し迫った展開の問題を解決し、空間を認識してすぐに運用できる AMR を展開します。 AMR に Intel と Kudan を選ぶ理由→続きはWEBで!
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NVIDIA CEO ジェンスン・フアン 云く ⭐️AGIが間もなく到来、AIが生産性を完全に革新する⭐️ 10月14日、$エヌビディア のCEOであるジェンスン・フアン氏は、インタビュー番組「Bg2 Pod」特別ゲストとして出席し、 AIをAGIに進化する方法、NVIDIAの競争優位性、推論とトレーニングの重要性、AI分野における今後のマーケットの動向、AIが多くの業界に与える影響、イーロン・マスク氏とX.ai、OpenAIなどのトピックについて話し合った。 ジェンスン・フアン氏は、AI技術の急速な進化、特に汎用人工知能(AGI)への道における著しい進歩を強調した。同氏は、AGIアシスタントは近い将来、必ず何らかの形で実現し、時間をかけてより高いレベルに達すると確信している。 フアン氏は、コンピューティング革命におけるNVIDIAのリーダーシップについても言及し、コンピューティングコストの削減とハードウェアアーキテクチャの革新により、NVIDIAは機械学習とAIの応用を推進する上で大きな優位性を持っていると指摘した。同氏はまた、ハードウェアとソフトウェアの10年にわたるエコシステムであるエヌビディアの優位性を強調し、競合他社が1チップの改良でNVIDIAを越えることを難しいと述べた。 AIが生産性に及ぼす影響について、ジェンスン・フアン氏は、AIは企業の効率を大幅に改善し、より多くの成長機会をもたらすと楽観的な見方を示し、大量失業につながることはないだろうと述べた。さらに、AI技術の開発と利用が社会に利益をもたらすため、業界に対してAIセキュリティへの注力を強化するよう呼びかけた。 インタビューの注目ポイントは以下。 ●アシスタントAGIは、近い将来、何らかの形で登場する。最初は便利だが完璧ではない。しかし、時が経つにつれて、次第に完璧なものになっていくだろう。 ●エヌビディアは、10年間でコンピューティングの限界費用を10万分の1に削減した。私たちのスタック全体は成長し、革新している。 ●一般的な考え方によると、より優れたチップを設計する理由は、より多くのトリガー、より多くのビットやバイトがあるからだ。しかし、機械学習はソフトウェアだけの問題ではなく、データパイプライン全体の問題なのだ。 ●重要なのは機械学習のフライホイール効果である。この「フライホイール」をいかに高速化するかを考えなければならない。 ●高性能GPUを搭載しているだけでは、AI分野での企業の成功は決して保証されない。 ●AIは全ての仕事を変化させるわけではないが、人々の働き方に大きな影響を与えるだろう。AIは全ての仕事を変化させるわけではないが、人々の働き方に大きな影響を与えるだろう。AIを活用して生産性を向上させている企業は、通常、より良い収益や成長を上げている。
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お浚いだよ🐒🐎🫎 にはわかるかな 買う事も売る事も出来ないでグダグダほざくな AGIが間もなく到来、AIが生産性を完全に革新する=NVIDIAのCEOフアン氏発言。 10月14日、$エヌビディア (NVDA.US)$のCEOであるジェンスン・フアン氏は、インタビュー番組「Bg2 Pod」特別ゲストとして出席し、AIをAGIに進化する方法、NVIDIAの競争優位性、推論とトレーニングの重要性、AI分野における今後のマーケットの動向、AIが多くの業界に与える影響、イーロン・マスク氏の「Memphis Supercluster」とX.ai、OpenAIなどのトピックについて話し合った。 ジェンスン・フアン氏は、AI技術の急速な進化、特に汎用人工知能(AGI)への道における著しい進歩を強調した。同氏は、AGIアシスタントは近い将来、必ず何らかの形で実現し、時間をかけてより高いレベルに達すると確信している。 フアン氏は、コンピューティング革命におけるNVIDIAのリーダーシップについても言及し、コンピューティングコストの削減とハードウェアアーキテクチャの革新により、NVIDIAは機械学習とAIの応用を推進する上で大きな優位性を持っていると指摘した。同氏はまた、ハードウェアとソフトウェアの10年にわたるエコシステムであるエヌビディアの「堀」を強調し、競合他社が1チップの改良でNVIDIAを越えることを難しいと述べた。 また、フアン氏は、10万GPUの「Memphis Supercluster」の構築をわずか19日間で完了させたマスク氏のxAIを「前例のない」実績だと褒め称えた。 AIが生産性に及ぼす影響について、ジェンスン・フアン氏は、AIは企業の効率を大幅に改善し、より多くの成長機会をもたらすと楽観的な見方を示し、大量失業につながることはないだろうと述べた。さらに、AI技術の開発と利用が社会に利益をもたらすため、業界に対してAIセキュリティへの注力を強化するよう呼びかけた。 インタビューの注目ポイントは以下。 ●アシスタントAGIは、近い将来、何らかの形で登場する。最初は便利だが完璧ではない。しかし、時が経つにつれて、次第に完璧なものになっていくだろう。 ●エヌビディアは、10年間でコンピューティングの限界費用を10万分の1に削減した。私たちのスタック全体は成長し、革新している。 ●一般的な考え方によると、より優れたチップを設計する理由は、より多くのトリガー、より多くのビットやバイトがあるからだ。しかし、機械学習はソフトウェアだけの問題ではなく、データパイプライン全体の問題なのだ。 ●重要なのは機械学習のフライホイール効果である。この「フライホイール」をいかに高速化するかを考えなければならない。 ●高性能GPUを搭載しているだけでは、AI分野での企業の成功は決して保証されない。 ●マスク氏の大型システムのエンジニアリングと構築、およびリソースの展開に関する認識はユニークである。彼は10万個のGPUをクラスターとして使用し、19日間で完成させた。 ●AIは全ての仕事を変化させるわけではないが、人々の働き方に大きな影響を与えるだろう。AIは全ての仕事を変化させるわけではないが、人々の働き方に大きな影響を与えるだろう。AIを活用して生産性を向上させている企業は、通常、より良い収益や成長を上げている。
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JR東はグリーン車やりまず電車の高速化をしろ どの路線もちんたらちんたら名ばかり快速ばっかり走らせやがって おせーんだよ
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投資は自分の責任でするものだ。ここでグダグダ女々しくするんじゃない。 最新ニュース 誰でも分かる様に翻訳だ。 AGIが間もなく到来、AIが生産性を完全に革新する=NVIDIAのCEOフアン氏発言。 10月14日、$エヌビディア (NVDA.US)$のCEOであるジェンスン・フアン氏は、インタビュー番組「Bg2 Pod」特別ゲストとして出席し、AIをAGIに進化する方法、NVIDIAの競争優位性、推論とトレーニングの重要性、AI分野における今後のマーケットの動向、AIが多くの業界に与える影響、イーロン・マスク氏の「Memphis Supercluster」とX.ai、OpenAIなどのトピックについて話し合った。 ジェンスン・フアン氏は、AI技術の急速な進化、特に汎用人工知能(AGI)への道における著しい進歩を強調した。同氏は、AGIアシスタントは近い将来、必ず何らかの形で実現し、時間をかけてより高いレベルに達すると確信している。 フアン氏は、コンピューティング革命におけるNVIDIAのリーダーシップについても言及し、コンピューティングコストの削減とハードウェアアーキテクチャの革新により、NVIDIAは機械学習とAIの応用を推進する上で大きな優位性を持っていると指摘した。同氏はまた、ハードウェアとソフトウェアの10年にわたるエコシステムであるエヌビディアの「堀」を強調し、競合他社が1チップの改良でNVIDIAを越えることを難しいと述べた。 また、フアン氏は、10万GPUの「Memphis Supercluster」の構築をわずか19日間で完了させたマスク氏のxAIを「前例のない」実績だと褒め称えた。 AIが生産性に及ぼす影響について、ジェンスン・フアン氏は、AIは企業の効率を大幅に改善し、より多くの成長機会をもたらすと楽観的な見方を示し、大量失業につながることはないだろうと述べた。さらに、AI技術の開発と利用が社会に利益をもたらすため、業界に対してAIセキュリティへの注力を強化するよう呼びかけた。 インタビューの注目ポイントは以下。 ●アシスタントAGIは、近い将来、何らかの形で登場する。最初は便利だが完璧ではない。しかし、時が経つにつれて、次第に完璧なものになっていくだろう。 ●エヌビディアは、10年間でコンピューティングの限界費用を10万分の1に削減した。私たちのスタック全体は成長し、革新している。 ●一般的な考え方によると、より優れたチップを設計する理由は、より多くのトリガー、より多くのビットやバイトがあるからだ。しかし、機械学習はソフトウェアだけの問題ではなく、データパイプライン全体の問題なのだ。 ●重要なのは機械学習のフライホイール効果である。この「フライホイール」をいかに高速化するかを考えなければならない。 ●高性能GPUを搭載しているだけでは、AI分野での企業の成功は決して保証されない。 ●マスク氏の大型システムのエンジニアリングと構築、およびリソースの展開に関する認識はユニークである。彼は10万個のGPUをクラスターとして使用し、19日間で完成させた。 ●AIは全ての仕事を変化させるわけではないが、人々の働き方に大きな影響を与えるだろう。AIは全ての仕事を変化させるわけではないが、人々の働き方に大きな影響を与えるだろう。AIを活用して生産性を向上させている企業は、通常、より良い収益や成長を上げている。
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大阪大学量子情報・量子生命研究センターとセック、量子プログラムを高速化する量子マルチプログラミング機能を開発 が出ていますね
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大阪大学量子情報・量子生命研究センターとセック、量子プログラムを高速化する量子マルチプログラミング機能を開発大阪大学の量子コンピュータ・クラウドサービスで提供開始~量子マルチプログラミングを世界初、クラウド上で提供~ 大阪大学量子情報・量子生命研究センターと株式会社セック(3741:代表取締役社長:櫻井伸太郎)は、量子コンピュータの活用手法や、量子コンピュータを利用する上で必要になるクラウド環境に関する研究開発を共同で行っています。 その成果の一つとして、 利用者が指定した複数の量子プログラムを並列実行する機能(量子マルチプログラミング)を開発し、大阪大学の量子コンピュータ・クラウドサービスにて提供開始しました。この機能は、複数の量子プログラムを1個に結合して実行し、結果を分割して返すことにより量子プログラムの並列実行を可能とするものです。 量子マルチプログラミングをクラウドサービスで提供するのは世界初です。これにより、量子コンピュータ資源を効率的に使用できるようになり、量子コンピュータ・クラウドサービスの利用が拡大することが期待されます。 【研究開発成果のポイント】 量子プログラムを並列実行可能な 量子マルチプログラミング機能を 開発 大阪大学の運用する量子コンピュータ・クラウドサービスで利用可能 、「量子ソフトウェアコンソーシアム」に参画する機関向けに順次提供を開始 量子マルチプログラミングをクラウドサービスで提供するのは世界初
SD Expressは高速です…
2024/10/21 16:58
SD Expressは高速ですが、価格が高いのが欠点です。それをどう回避するかということですが、これの採用はしばらくは見送り、高速化の手法としては、ゲームソフトの媒体としては、従来のパラレル接続のSDカードを継続して採用しますが、本体にソフトをインストールする場合は、ソフト全体を高速なUFSなどの内部ストレージに転送し、それでソフトを動作させます。 ではソフトのライセンスはというと、本体に装着されたSDカードにライセンス情報を買い込んでおき、それを参照してライセンスの有無を確認するという仕様も考えられます。 さらに、全てのスイッチがネットワーク接続を前提とするなら、パッケージのSDカードを買う場合も、ダウンロード販売で買う場合も、ソフトのインストールはネットワーク経由で行いという仕様も考えられます。 その場合は、ソフトの利用権の確認を、ネットワーク経由で行うか、SDカードに書かれているライセンスの認証システムで行うかの違いとなります。 この場合のメリットは、パッケージのSDカードを買う場合でも、SDカードのコストが発生しないということです。 もちろん、これをさらに進めて、パッケージでもSDカードはやめて、認証コードで利用権の販売を行うというやり方もありますが、この場合は、中古ソフトの販売ができなくなりますから、すぐに採用されるかはわかりません。 ライセンス販売の方法は他にも色々ありそうです。