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半導体メーカーはよく使われるAIソフトウェアで行われる情報処理のパターンを、半導体チップの電気回路としてハードウェアに直接組み込むことで、AIの処理を効率化している ソフトウェアの処理内容をより効率的に処理できる回路が半導体チップに準備されているため、処理能力が飛躍的に向上する。極論としては、特定の目的を果たす「情報処理の設計書」を丸ごと一つの回路として物理的に作れば、複雑な四則演算なしで入力から出力まで一気に演算できる アルゴリズム層にあるKudanが取り組む人工知覚(SLAM)も当然、半導体と相互に融合している。ちなみに、これは技術の深層部分であるアルゴリズム層にのみ起こる現象 人工知覚(SLAM)が人工知能よりもはるかに複雑なソフトウェアです。これにより、人工知覚(SLAM)の方が半導体との統合が深くなる。人工知能の根幹のアルゴリズム自体では数百行だが、人工知覚(SLAM)のアルゴリズムは数十万行にも及ぶことがある。そのため、人工知覚(SLAM)のソフトウェア最適化、ソフトウェアのハードウェア化といった領域で、半導体との融合、高速化によるメリットも大きくなる 人工知覚(SLAM)の方が人工知能よりも幅広い種類の半導体と統合できる。人工知覚(SLAM)は比較的複雑なプログラムの中に様々な特性の情報処理パターンを持ち合わせており、それぞれ異なる特性の種類の半導体とバランスよく組み合わせて融合することができる 半導体の製品パッケージは、情報処理の司令塔となるCPU、重い情報処理に特化したGPU、その中間の特性を持つDSPやVPU、ニッチな需要に合わせてプログラム可能なFPGA、カメラに付属しているISP等、複数のプロセッサから構成されるが、それぞれの半導体の特性に合わせて人工知覚(SLAM)の要素を融合することができる。このように幅広く半導体と融合できれば、飛躍的に高性能化のメリットを享受することが可能になる ・Kudanの人工知覚技術(SLAM)が普及すれば、需要がある限り、半導体チップにKudanの技術が取り込まれ、融合していくことは必然です
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“安心・お得” 4つのセキュリティ対策をパッケージ! バルテスの新オールインワンサービス「サイバープロテクト」 公開のお知らせ ・・・以前、ココがサイバーセキュリティ銘柄だと書いたら、違うからバルテスも苦笑いしてるだろうと情報処理に無知なヒトに絡まれたが、ココはセキュリティ銘柄なんだよ。
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マイクロソフトは日本で大規模な投資を行うと発表しました。 29億ドル(4400億円)を投じてデータセンターを拡充する計画です。 マイクロソフトとしても、日本への投資額としては過去最大となります。 生成AIは企業の生産性向上に向けた事業構造改革の切り札と見られています。 世界中で投資が活発化しており、中でも人工知能が行う推論のためのデータを集めるデータセンターの能力がカギを握ります。 そこで中心となるのは画像処理に長けたGPU、先端半導体です。 マイクロソフトと連携するオープンAIは、欧州に続いて世界で2か所目の拠点として、日本で「ChatGPT」の基盤技術の提供を昨年から開始しました。 マイクロソフトもすでに日本に保有する東西2か所のデータセンターに、最先端のGPUを増強してオープンAIの側面支援、精度向上を目指します。 マイクロソフトは好調な業績を背景に、日本を含め全世界で1-3月期だけで140億ドル(2.1兆円)を設備増強に投じます。 簡単に「2.1兆円」と書きましたが、これはトヨタ自動車の1年間の設備投資額に匹敵します。 それほどの大きな金額を3か月間で日本、ドイツ、英国、インドネシア、タイに集中投資する予定です。 「マグニフィセント7」ばかりでなく、オラクルも向こう10年間で80億ドル(1.2兆円)を投じて日本でデータセンターを建設する計画を明らかにしました。 そこで問題となるのは、データセンターが使用する大量の電力です。 生成AI用のデータを保管するデータセンターは消費電力が膨大になります。AIの学習や情報処理にはデータ量を追加で増やしていく必要もあり、それに応じて消費電気の消費量も膨らむ見通しです。 IEA(国際エネルギー機関)はAIの普及により、世界の電力消費量が2026年には2022年の2倍以上に膨らむとしています。 日本でも電力中央研究所が算出する電力使用量は、2021年から2050年にかけて4割近く増えると予想しています。 高速演算を担うGPUの発熱もすさまじく、その冷房用にも電力が必要になります。 電力中央研究所のシナリオでは、将来のデータセンターの需要は現在と比べて10倍以上に増えると見られ、必要とされる電力量も2割以上増えることとなります。 現在、九州ではTSMCの大規模工場の建設が急ピッチで進められ、同じように北海道ではラピダスが新工場を建設に着手しています。 九州は「シリコン・アイランド」と呼ばれているように、元から製造業の産業集積が進んでいます。 それに対して北海道が日本の半導体製造のメッカになるには、新たな電力インフラの整備増強が必要になります。 つまり、Abalanceにも恩恵が有ると考えています。
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それは俺も同意なんだけど、たとえばこれから情報処理能力1000倍になるビックテックがいろんなサービス提供したとして、ウハウハ末端消費するご自分を想像できますか? NVDAのお客さんのビックテックも、時代の制約=需要の頭打ちを予感して「こんなあたりで水平飛行」的に考える感じもしませんか?要は、計算能力の幾何級的上昇を有効にサービス化できないで、鹿馬高いGPUを買い控えるという…
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売れる技術を持ってるらしいってだけでも買えますからね。 でもどこかもどかしい気持ちはずっとあります。 リーダー電子の社長さんが好きになって株を買って含み損をたんまり抱え込むことになったのも、あの会社が親切にいろいろ発信してくださってるからなんだと思う。 作りかけの感があるけど「技術情報一覧」というページからも、会社がやってることを説明したいという親切な姿勢が感じられます。 https://www.leader.co.jp/technical_info/ 放送のIP化のIPは情報処理の入門テキストで出てくるあのIPと同じだよと思われるかもしれませんが、この板に来る株主でさえ斬新な独自解釈をしてみせる人がいましたからね。
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人工知覚(SLAM)の方が人工知能よりも幅広い種類の半導体と統合できることです。例えば、人工知能は比較的単純なプログラムを膨大に処理することが重要となるため、それに適したGPUとよばれる並列処理回路(重い情報処理に適した回路)に特化した半導体と主に相互最適化して、いわゆるAIチップとなっています。 他方、人工知覚(SLAM)は比較的複雑なプログラムの中に様々な特性の情報処理パターンを持ち合わせており、それぞれ異なる特性の種類の半導体とバランスよく組み合わせて融合することができます。たとえば、近年見られる半導体の製品パッケージは、情報処理の司令塔となるCPU、重い情報処理に特化したGPU、その中間の特性を持つDSPやVPU、ニッチな需要に合わせてプログラム可能なFPGA、カメラに付属しているISP等、複数のプロセッサから構成されますが、それぞれの半導体の特性に合わせて人工知覚(SLAM)の要素を融合することができます。このように幅広く半導体と融合できれば、飛躍的に高性能化のメリットを享受することが可能になります。 Kudanの視点~半導体と融合する人工知覚(SLAM)の未来~ より h ttps://www.kudan.io/jp/archives/1457
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・半導体メーカーはよく使われるAIソフトウェアで行われる情報処理のパターンを、半導体チップの電気回路としてハードウェアに直接組み込むことで、AIの処理を効率化しています。 ・ソフトウェアの処理内容をより効率的に処理できる回路が半導体チップに準備されているため、処理能力が飛躍的に向上します。極論としては、特定の目的を果たす「情報処理の設計書」を丸ごと一つの回路として物理的に作れば、複雑な四則演算をしなくても入力から出力まで一気に演算できます。 ・アルゴリズム層にあるKudanが取り組む人工知覚(SLAM)も当然、半導体と相互に融合していきます。ちなみに、これは技術の深層部分であるアルゴリズム層にのみ起こる現象です。 ・人工知覚(SLAM)が人工知能よりもはるかに複雑なソフトウェアであることです。これにより、人工知覚(SLAM)の方が半導体との統合が深くなります。例えば、人工知能の根幹のアルゴリズム自体では数百行であることが一般的ですが、人工知覚(SLAM)のアルゴリズムは数十万行にも及ぶことがあります。そのため、人工知覚(SLAM)のソフトウェア最適化、ソフトウェアのハードウェア化といった領域で、半導体との融合が深まり、高速化によるメリットも大きくなります。 ・人工知覚(SLAM)の方が人工知能よりも幅広い種類の半導体と統合できることです。例えば、人工知能は比較的単純なプログラムを膨大に処理することが重要となるため、それに適したGPUとよばれる並列処理回路(重い情報処理に適した回路)に特化した半導体と主に相互最適化して、いわゆるAIチップとなっています。 ・Kudanの人工知覚技術(SLAM)が普及すれば、需要がある限り、半導体チップにKudanの技術が取り込まれ、融合していくことは必然です。
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【電力株に生成AIのインパクト】北海道電力は年初来2倍超、九州電力7割高…電力需要拡大や半導体工場建設が追い風に 6/7(金) 11:02 Yahoo!ニュース インターネット普及に次ぐ社会の変革ドライバーとして期待がかかる生成AI(人工知能)。米巨大ITを中心に生成AIへの投資も本格化し、普及が急速に進んでいます。世界の株式市場でも生成AIが最も関心の高いテーマの1つとなるなか、生成AIの普及で恩恵を受ける産業はどこか。今回は生成AIの波及で電力需要の拡大が期待される「電力株」について解説します。(JBpress) ■ 「電力株」指数、東日本大震災発生前以来の高値に 生成AIの開発に不可欠な画像処理半導体(GPU)を主力製品とする米半導体大手のエヌビディアが好決算だったほか、米IT大手のグーグルやマイクロソフトなどが相次いで生成AIの普及を本格化させていることを受け、株式市場では生成AIに関連した銘柄への投資が加速しています。 生成AIの活用が進むことで影響を受ける業種の一つが電力です。 東証株価指数TOPIX「電気・ガス業」指数は5月28日、東日本大震災が起きる前の2011年3月以来の高値を記録しました。関西電力や東北電力、北陸電力など国内の大手電力会社の株価(6月3日時点)が軒並み昨年末に比べ5割超上昇。特に九州電力は7割高、北海道電力は2.5倍にもなり、同期間の日経平均株価(16%高)を大きく上回っています。 米国でも、電力小売りや原子力発電を手がけるヴィストラの足元の株価は約93ドル(約1万4300円)と昨年末から2.4倍となり、株式市場でお祭り騒ぎとなっているエヌビディア(同2.3倍)を上回る急騰ぶりを見せています。再生可能エネルギーや原子力発電の米国のコンステレーション・エナジーの株価も23年末比で78%上昇しています。 ■ ChatGPTの電力消費はGoogle検索の10倍 「電力株」が上昇している背景に、生成AIによる電力需要拡大への期待があります。生成AIの利用が広がることを見込み、大量の情報処理の基盤となるデータセンターの建設が相次いでいます。膨大な電力を消費するデータセンターが増えることで、電力需要の拡大が見込まれているのです。 国際エネルギー機関(IEA)によると、米Open AIの生成AI「ChatGPT」が質問に1回回答する場合の消費電力量は2.9ワット時で、「Google検索」の検索1回あたりの消費電力量のおよそ10倍に相当すると言われています。 生成AIの利用拡大を背景に、世界のデータセンターの電力消費量は26年に22年から2.2倍の1000テラ(テラは1兆)ワット時に拡大すると予測されています。これは日本の年間電力消費量に匹敵します。
日本は半導体、自動車、情報処理…
2024/06/12 20:08
日本は半導体、自動車、情報処理で世界を支配できる力があったんだろうね アメリカに潰されたわけで、実行部隊は自民党 結局は敗戦国の定めだね