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Armのライセンスって、命令セットのライセンスがISA、Instruction Set ArchitectureでArm命令セットを使う限りそのライセンス料はArmに入る。 設計情報のIP Coreライセンスは別で、自前っていってるのもCustomライセンスでArmにはライセンス料が入り続けている。
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No.492 2024/06/08 21:52 最近のIntelのメディアエンジンは、AMDやNVIDIAよりも最新技術への対応が早い。振り返ると、今では当たり前となったAV1コーデックのハードウェアデコードも、最初はAlchemistアーキテクチャのGPUだった。 ●NPUコアはCore Ultraプロセッサ(シリーズ1)比で3倍に増量 Lunar Lakeには、Core Ultraプロセッサ(シリーズ1)で搭載されていた「NPU 3」の進化版となる「NPU 4」が搭載されている。 NPU 4は、NPUコア「Neural Compute Engine(NCE)」の基数をNPU 3の3倍に当たる6基に増量している。NCE1基当たりの演算能力は、FP16(16bit浮動小数点演算)で1クロック当たり1024回、INT8(8bit整数演算)で1クロック当たり2048回で変更はない。 また、NPU 4には推論プロセッサの他、128bitのSIMD-VLIWプロセッサである「SHAVE(Streaming Hybrid Architecture Vector Engine) DSP」も引き続き搭載されている。SHAVE DSPはNCE1基当たり2つ、合計で12基が搭載されている。 余談だが、SHAVE DSPはIntelが2016年に買収したMovidiusが設計したDSPである。 Intelが公称するNPU 4の公称スペックは、INT8演算時で48TOPSだという。ここからINTの理論性能値を計算すると、以下の通りとなる。 2048OPS×2 NCE×2 OPS(積和算)×1.4GHz=11.47TOPS このことを踏まえて、48TOPSから逆算すると、こんな計算式ができる。 48TOPS=2048OPS×6 NCE×2 OPS(積和算)×X GHz 上の計算式における「X」は、NPU 4の動作クロックだ。この式をXについて求めると、「X≒1.953GHz」という値が出てくる。概算ではあるが、Lunar LakeのNPU 4は1.953GHzくらいで動作しているものと思われる。CPUコアのクロックも、同じだろう。☝︎(๑˙❥˙๑)☝︎✨
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読み方:クーダ CUDA 【Compute Unified Device Architecture】 概要 CUDA(Compute Unified Device Architecture)とは、コンピュータのグラフィックスプロセッサ(GPU)を利用して汎用の並列計算を行うためのソフトウェア開発・実行環境の一つ。米NVIDIA社が自社製GPU向けに開発・提供している。 ↓↓↓ https:// e-words.jp/w/CUDA.html GPUは3次元グラフィックス描画や動画データの圧縮・再生などに必要な処理を高速化するため、比較的単純な計算を多数のデータに並列に実施する大規模な演算装置を内蔵している。これをグラフィックス関連以外の様々な用途に応用することを「GPUコンピューティング」あるいは「GPGPU」(General-Purpose computing on GPU)という。 CUDAはNVIDIA社製GPUで汎用の並列計算を行うためのプログラミング環境を提供するもので、専用のプログラミング言語やコンパイラ、ライブラリ、API(Application Programming Interface)などで構成される。
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クーダ CUDA 【Compute Unified Device Architecture】 概要 CUDA(Compute Unified Device Architecture)とは、コンピュータのグラフィックスプロセッサ(GPU)を利用して汎用の並列計算を行うためのソフトウェア開発・実行環境の一つ。米NVIDIA社が自社製GPU向けに開発・提供している。
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明日はスト高!!! しかも連続スト高になるかも?!!!!!! CUDAにKudanが食い込んだ!!!!!!! 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[5][6][7]。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[8]。 ↓↓↓ https:// ja.wikipedia.org/wiki/CUDA Kudan発表 ↓↓↓ https:// www.kudan.io/jp/archives/1501 今回のコラボレーションにおいて、NVIDIA向け最適化(CUDA-acceleration)を行ったKudan Visual SLAMは、AI活用した深度認識やリアルタイム3次元再構築など、NVIDIAIsaacPerceptorの3D知覚機能を最大活用することで、その性能を大幅に向上させています。そして同様に、NVIDIAIsaacPerceptorは、KudanVisualSLAMとの統合の結果、動的な物体や変化が頻繁に発生する困難な環境において、位置推定の性能を大きく向上させています。
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SELがフォトリソ+タンデムで マイクロOLED 15000nit だってw 明るいなぁw SEL demonstrates a 15,000 nits direct-emission tandem OLED microdisplay https://www.oled-info.com/sel-demonstrates-15000-nits-direct-emission-tandem-oled-microdisplay Japan's Semiconductor Energy Laboratory (SEL) demonstrated its latest OLED microdisplay technology at Displayweek 2024. The 1.5" 3840x2880 (3207 PPI) display achieves a brightness of 15,000 by using a tandem architecture and a direct-emission design. The OLED deposition was performed using photo-lithography.
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結局のところ 市場規模の小さいところで シェア取りしてるだけだしね 核となる設計や製造は 🇺🇸や🇨🇳に太刀打ちできないから HBMのシェア取りで賑わっているが 生産過多から在庫調整入ればまた堕ちるだろう 洗浄装置シェアは今一つだし 中国の半導体自立力やコピー能力には驚くしな 例えば,SMICやMediaTekといった国内playerはArm architectureをベースとするスマートフォンやタブレット向けプロセッサを供給することが可能となっている 洗浄装置は大丈夫か? スクリーン奮起期待してるぞ
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CUDA Compute Unified Device Architecture
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NVDAでさえ今後の展開は読めず Huaweiはしばらく前から🇺🇸輸出規制に対して準備してきている.例えば,傘下で半導体設計部門であるHiSiliconは独自の半導体技術の開発を着実に進めてきている.🇨🇳半導体に関する自立性はさらに押し上げられ,SMICやMediaTekといった国内playerの力を助長する可能性があり,Arm architectureをベースとするスマートフォンやタブレット向けプロセッサを供給することが可能となっており,中国の半導体製造能力の高まりを示している.高度な半導体製造という意味では,TSMCには到底及ばないものの成長性には圧巻される. 今回の輸出規制は,主にHuaweiのノートPCとスマートフォン向け半導体をターゲットにしたものであるため,IntelとQualcommにより直接的な影響をもたらしているが,AMD,更にはNVIDIAのGPUもグラフィック処理とAI アプリケーションに使われているので,すぐにではないものの混乱に直面し,より広範な地政学的緊張が今後の規制を引き起こす可能性もある.
Vivek AryaのTAM予…
2024/06/13 12:25
Vivek AryaのTAM予想はこのへんですかね Nvidia, Broadcom Lead AI Charge: BofA Analyst Tips AMD, Micron as Emerging Contenders in Explosive Market Growth h ttps://www.sahmcapital.com/news/content/nvidia-broadcom-lead-ai-charge-bofa-analyst-tips-amd-micron-as-emerging-contenders-in-explosive-market-growth-2024-04-01 AI Market全体については "$90 billion in the calendar year 2024 to $180 billion or even $200 billion by calendar year 2027" AMDについては " Arya expects it to leverage its chiplet architecture to move faster to the 3nm node for calendar year 2026 AI products." AMDはコストのせいか、クライアントサイドではむしろChipletにあまりこだわらなくなって来たように見えますが、InstinctとかEPYCではコストパフォーマンスはつまり客がそれを使ってどれだけ儲けられるのか によるのでこれだけマーケットが大きくなれば尺が違うかもしれないですね。