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エヌビディアCEOはロボットがお気に入り「AIの次の波はロボットだ」 6/10(月) 8:10配信 エヌビディアのジェンスン・フアンCEOが6月2日、台湾で行われたテックカンファレンスでまたもやロボットをプッシュした。 自動運転車やヒューマノイド・ロボットが数年内に大量生産されるだろう、とフアンは予言した。 エヌビディアは、ロボット用のソフトウェアとハードウェアを作っている。 ジェンスン・フアン(Jensen Huang)はロボットが大好きだ。 エヌビディア(Nvidia)のフアンCEOは今年初め、人間のようなロボットを9体、ステージ上で紹介した。6月2日、台湾で行われたテックカンファレンスでの講演で、再び「彼ら」をプッシュし、とりわけ2種類のロボットが「大量生産される」だろうとフアンは述べた。彼によるとそれは、自動運転車と人型ロボットだ。 「AIの次なる波は、物理的なAIだ。物理法則を理解するAI。我々とともに働くことのできるAIだ」とフアンは述べた。この日もトレードマークの、黒い革のジャケットを着ていた。 「あらゆるものがロボット化されるだろう。すべての工場がロボット化されるだろう。工場がロボットを指揮し、ロボットがロボット製品を作ることになるだろう」 半導体大手であるエヌビディアが、ロボットの普及で得るものは大きい。同社のソフトウェアとハードウェアが、ロボットの生産やトレーニング、継続利用に使われる可能性が高いからだ。 フアンが6月2日に述べたところによると、同社は自動運転車用のオペレーティング・システムを構築し、来年にもメルセデス(Mercedes)と提携した自動車の製造を開始する予定だという。 また、ロボットが仮想環境で学習するためのオペレーティング・システムも開発している。フアンによると、ロボットは実世界で働く前に、「ロボットジム」でシステムを改良される。そこで物をつかむなどの運動スキルから倉庫内の移動などまで、仮想環境ですべて事前に微調整が可能だという。
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【情報提供 : 進撃のエヌビディア 爆速でアップル抜きの実力とは 「iPhone以上の産業革命」と評する声も】 ★引用 : 2024/06/11 AERA dot. 2024年6月17日号より一部抜粋 ★URL : h ttps://l.smartnews.com/vg6ot エヌビディアが時価総額でアップルを抜き2位に躍り出た。 「そのうち現在1位のマイクロソフトを抜いて、世界で最も価値ある企業になるだろう」 そう語るのは、米CFRAリサーチの半導体専門の証券アナリスト、アンジェロ・ジノ氏だ。 「僕たちが生きている時代の最大の“発明”は何か?と聞かれたら、iPhoneだと即答する人が多いよね。でもエヌビディアが開発したGPUは、iPhone以上に世の中の構造を変える産業革命と言えると思う」とジノ氏。 「世界中の大手企業が生成AIへの対応を迫られるいま、AIの波から逃れられる企業は、一社も存在しなくなる。膨大なデータやランゲージモデルを高速処理するAI活用には超高性能のGPUと優れたソフトウェアの組み合わせが不可欠。それを提供しているのは、世界でエヌビディアだけ」とジノ氏は言う。 今年3月にエヌビディアが発表した次世代GPU「ブラックウェル」チップは価格が3万~4万ドルと高額だ。現行のGPU「H100」でも3万ドルはする。それをメタ(旧フェイスブック)やアルファベット傘下のグーグル、アマゾンやマイクロソフトなどが大量購入して巨大なデータセンターを構築し、GPUを搭載したサーバーのクラウドサービスを多くの企業に提供している。 ■ライバルたちが「顧客」 日本の大手企業からも、エヌビディアの技術は引く手あまたで、3月には日立製作所が協業を発表した。 実はエヌビディアの顧客であるアマゾンも、自社でAI用のGPUを開発している。だが「その性能はエヌビディアに及ばない」とジノ氏。「自社開発のGPUを安価で売ったとしても、たとえば競争相手のグーグルがこれまで同様エヌビディアのチップを使って客に超高速処理できるクラウドを提供し続ける限り、アマゾンはエヌビディアのGPUを買い続けるしかない。クラウドの質を維持しなければ顧客を失ってしまうわけだから」 つまりエヌビディアが開発で先を行く限り同社のGPUを買い続けなければならないわけだ。 GPUの設計だけでなく、GPUに付随するソフトウェアの開発でも秀でているエヌビディア。だがアマゾンもグーグルもソフトウェア開発なら得意技で強いはずでは? 「ソフトウェアの種類が全く違う上、エヌビディアはチップ一筋の研究開発に20年以上を費やしてきた。このギャップは簡単に埋まらない」とジノ氏。 またアドバンスト・マイクロ・デバイセズ(AMD)やインテルなどの半導体大手の場合はパソコン全体を制御するCPUには強いが、生成AIに必須なディープラーニングを可能にし、画像処理で培った膨大なデータを瞬時に処理できる能力を持つGPU分野ではエヌビディアが先を行く。「今からどんなに開発してもAMDもインテルも、追いつけない」とジノ氏。 エヌビディアのファン氏は、もしライバル企業が無料でGPUを提供したと仮定しても、データセンターのオペレーションコストでみると、エヌビディアのGPUが処理能力比やコスパで勝り結局安上がりだと発言。(ジャーナリスト・長野美穂=ロサンゼルス) 【コメント】URLで真偽をご確認。投資は自己責任で願います。 エヌビディアの強みは【BtoB】(企業B=エヌビディア)と、企業B(=世界中の企業群=AI産業革命のインフラ・通信手段等々を担う未曾有の社会システム組織)が顧客層to(取引)で有ることです。 好むと好まざると🍎を抜き去るのは時間の問題です。
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>エヌビディアのような高額のGPUをDMPが将来製品として出すようになるのかは分かりませんが、挑戦して欲しいです。 > >DMPは安く低消費電力で高性能の製品を差別化で出しています。 > >高い製品で低消費電力で高性能の商品なら差別化計れて利益もかなり出ますね。 DMPのGPUは、パチパチ等向けの画像処理専用GPU DMPのAIプロセッサは、Deep Learningの推論処理専用でGPUではない NVIDIAのGPUは、2種類あって、 GeForce ( in Tegra等)等は、ゲーム等向けの画像処理専用GPU V100 ( in Tesla等)等は、Deep Learningの学習処理専用GPU (GP-GPU) Deep Learningの学習処理専用GPU (GP-GPU) 以外は要らないんだよ。 Deep Learningの学習処理専用GPUはNVIDIAに到底及ばないんだよ。AMDのGPUもGoogleのTPUでさえ、NVIDIAに到底及ばないんだよ。 DMPみたいなGPUはARMでもAppleでもQualcommでもどこでもつくれるんだよ。 DMPのAIプロセッサなんて、DSPでもソフトウェアでも数百種類のやり方があるから、そんなので勝負してもダメなんだよ。 これらがDMPがダメな理由だよ。いい加減わかってよ。
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No.489 2024/06/08 21:48 ●Intelの2025年までのCPUロードマップ 今回の話題の中心となるLunar Lakeは、(まだ)新しいブランドであるCore Ultraプロセッサの新製品として登場する見通しだ。ただし、先述の通り現行のシリーズ1と比べると、より高い省電力性を求められる、リアルモバイルPC向けの製品として訴求される。 なお、2024年内にはデスクトップ向けとして初のCore Ultraプロセッサとなる予定の「Arrow Lake」(開発コード名)の登場も控えており、こちらは「最高性能のCore Ultraプロセッサ」として、期待が高まる。 Lunar Lake/Arrow Lakeの次のCPUは、2025年に登場予定の「Panther Lake」(開発コード名)となる。Panther Lakeは名前こそ出てきているものの、その詳細は明らかとなっていない。 ●Lunar Lakeは既に量産開始済み 5月に掲載された記事にもある通り、Lunar Lakeの量産は既に始まっている。Intelのミッシェル・ジョンストン・ホルタウス氏によると、20以上のPCメーカーが、80種類以上の製品の開発を進めているという。 また、ソフトウェア開発者向けに「Lunar Lake開発者キット」という小型デスクトップPCを提供し、アプリにおけるAIの利用を促進していくという。 ●Foveros技術による「タイルアーキテクチャ」を引き続き採用 Lunar Lakeでは、Meteor Lakeと同様に異なる種類のタイル(ダイ)を“連結”する「タイルアーキテクチャ」(チップレット技術)を採用している。タイルの連結にIntel独自の「Foveros技術」を適用していることも同様だ。 本CPUの場合、メインとなる「Computeタイル」と、周辺I/Oをつかさどるチップセット的な役割を果たす「Platform Controllerタイル」を「Baseタイル」を介して連結する構造となっている。 ComputeタイルはTSMCの「N3Bプロセス(3nm)」、Platform Controllerタイルは同じくTSMCの「N6プロセス(6nm)」を採用している。 ☝︎(๑˙❥˙๑)☝︎✨
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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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2024年5月31日、中国は2024年7月から、航空宇宙、宇宙構造部品と超高分子量ポリエチレン繊維を輸出規制リストに加えることを決定した。中国商務部、税関総署、中央軍事委員会装備発展部は30日、こうした内容を含む輸出管理通知を発表した。 この措置は7月1日に発効する。 これに先立ち、中国は昨年、電池に使用されるガリウム、ゲルマニウム、黒鉛などの材料について「輸出許可制度」を導入した。 中国当局は、航空宇宙および宇宙船の構造部品、航空宇宙および宇宙船のエンジン、航空宇宙および宇宙船の構造部品用に特別に設計された部品を輸出規制リストに含めた。 さらに、航空宇宙および宇宙船のエンジン用に特別に設計された部品のためのチタン、アルミニウム、合金加工に関わる設備と工程も含まれることになった。また、航空機や宇宙船のエンジンや部品の開発製造に使用されるソフトウェアや設計図面、工程仕様書やシミュレーションデータなどの技術も輸出規制リストに含まれている。 中国は、船舶や自動車部品、医療機器、防弾チョッキに使用される超高分子量ポリエチレン繊維関連品目と生産技術の輸出を規制する計画である。ガスタービンエンジンおよび関連機器、ソフトウェア、ガスタービン製造技術も規制リストに含まれている。中国当局は、これらの品目は "デュアルユース"(軍事民生両用)の性質があり、輸出を希望する企業は申請書を提出しなければならず、"国家安全保障 "に関連する要素を評価した上で承認されるとしている。 中国は、超高分子量ポリエチレン繊維で作られた防弾ヘルメット、ベスト、プレートなどは、"軍用品輸出管理規則 "などの規制に基づく輸出判断の対象になると説明した。この措置は、軍事利用の可能性が高い航空宇宙、宇宙、半導体などの分野で、米国など欧米諸国がとっている輸出管理措置に対抗するためのものである。商務省は同日、ウェブサイトに掲載した報道官声明で、「特定の種類や特定の繊維素材について輸出規制を実施することは、国際的に認められた慣行である」と述べた。 また、"特定の国や地域をターゲットにしているわけではなく、規制を遵守した輸出が許可される "とも言及している。中国は輸出管理措置を導入するたびに、繰り返し同じ内容に言及してきた。 商務部の報道官が言及した国際的に認知された慣行とは、ワッセナーアレンジメントのことである。ワッセナーアレンジメントは、軍事目的や伝統的兵器に使用可能なデュアルユース品目の拡散を防止するために設立された多国間輸出管理体制である。 この体制には、韓国、アメリカ、日本、フランス、ドイツなどの自由主義国や、ロシア、チェコ、ウクライナなど42カ国が参加している。商務部の報道官は、"中国政府は世界の産業とサプライチェーンの安全を確保し、規範に従って貿易の発展を促進する "と付け加えた。 さらに、"中国は、中国の管理品目を用いて中国の国家主権、安全保障、発展の利益を侵害するいかなる国の活動にも反対する "と述べている。
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2024年5月 15日 各 位 会 社 名 株 式 会 社 イ ー エ ム ネ ッ ト ジ ャ パ ン 代 表 者 名 代 表 取 締 役 社 長 山 本 臣 一 郎 ( コ ー ド 番 号 : 7036 東 証 グ ロ ー ス ) 問 合 せ 先 常務取締役 CFO 兼管理統括部部長 村井 仁 (TEL.03-6279-4111) ポケトーク株式会社との資本業務提携に関するお知らせ 当社は、本日開催の取締役会において、ポケトーク株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 兼 CEO:松田 憲幸、以下「ポケトーク社」 )との間で、ポケトーク社の「ポケトーク」や「ポケトーク カ ンファレンス」等製品やサービスについてデジタル広告等を通じた拡販のため、中長期的なパートナー シップを構築すべく資本業務提携契約を締結することを決定いたしましたので、下記の通りお知らせい たします。 記 1. 資本業務提携の内容等 (1)資本提携の内容 ① 発行する株式の種類:普通株式 ② 出資総額:200,000,000円 ③ 出資日(予定):2024年5月 21日 ④ 割当方法:第三者割当増資 (2)業務提携の内容 ① ポケトーク社の主力製品であるAI通訳機「ポケトーク」やAI同時通訳「ポケトーク ライ ブ通訳」・「ポケトーク カンファレンス」等の拡販の為、当社はデジタル広告の運用等を支援 ② ポケトーク社の主力製品であるAI通訳機「ポケトーク」の Yahoo!ショッピングへの公式 ショップ新規出店に向けた準備及び出店後の拡販に向けたデジタル広告の運用等の支援 ③ ポケトーク社の主力製品であるAI通訳機「ポケトーク」のアジア各国でのEC運用及びデジ タルマーケティング戦略の共同での検討とデジタル広告の運用等の支援 2. 業務提携の目的及び理由 ポケトーク社は、高度な翻訳技術とユーザーフレンドリーなデザインで知られ、国内外で高い評価を受 けている企業です。その主力製品であります「ポケトーク」は、多言語に対応した携帯翻訳デバイスとし て、ビジネスや旅行、教育など幅広いシーンで活用されています。また、「ポケトーク ライブ通訳」や 「ポケトーク カンファレンス」は、複数言語に対応したリアルタイム翻訳機能を備え、多言語が必要な 商談などでのコミュニケーションの支援や、国際会議での同時多言語通訳をソフトウェアで実現するサー ビスです。 この度の資本業務提携により、当社の有するデジタル広告の専門知識を活用し、ポケトーク社のAI音 2 声通訳技術による国内及びグローバルビジネスの拡張性を生かし、新たなECサイトへの公式ショップの 新規出店やアジア各国でのECサイトでの販売等、国内外の新たな市場や顧客を開拓することで、急速に 高まりつつある多言語対応への需要獲得を目指します。 当社とポケトーク社は、この提携を通じて、言語の壁を越えたコミュニケーションの促進に貢献し、よ り多くの人々が自由に情報を交換し、理解し合える世界の実現に向けて協力してまいります。
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今回決算説明で『一言も触れられてなかった』けど、 来年度から【【【Robomart】】】本格的に始動します!!! RFID は、各トランザクションをキャプチャし、誰がストアにアクセスし、何が削除されたかに基づいて注文計算を可能にすることで、プロセスの多くを可能にします。各製品にはパッシブ UHF RFID タグが取り付けられており、Robomart のソフトウェア内のその製品の詳細にリンクします。車両販売店の棚に組み込まれたリーダーとアンテナが、定期的にタグに問い合わせることで各タグを追跡します。 店舗が呼びかけられた場所に到着し、アイスクリームのカートンなどのタグ付き商品が取り外されると、タグは店舗のアンテナによって読み取られなくなります。ソフトウェアはそれらの商品を買い物客と自動的にリンクします。 3年かけて開発したシステム 2021 年にカリフォルニアで立ち上げられたロボマートは、早期導入ブランドと提携して、スナック ロボマートと薬局ロボマートという 2 種類のモバイル販売ソリューションを提供しました。 その後、この技術をテストした企業は、自動販売店舗の試験運用に基づいて、90% のリピート購入者と、アクティブな購入者全体で週に 2.3 件の注文を獲得したことを示しました。これらの統計は、オンライン買い物客や実店舗での買い物率よりも平均して高くなります。
半導体メーカーはよく使われるA…
2024/06/12 19:12
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