フラッシュメモリIP（Intellectual Property）を手掛けるフローディアが、SONOS構造のフラッシュメモリを用いて超低消費電力でAI演算を行うCiM（Computing in Memory）技術を開発中だ。 フローディアは、ルネサス エレクトロニクスでフラッシュメモリの開発を20年以上手掛けていた7人のエンジニアにより、2011年4月に設立された。BCDプロセスを適用したSONOS構造のフラッシュメモリ（SONOSメモリ）技術を、IPとして半導体メーカーやファウンドリーに提供している。 SONOSメモリは、窒化シリコン（SiN）膜に電子をトラップする（チャージトラップ方式）ことでメモリ機能を実現する。フローティングゲート方式を用いた一般的な組み込みフラッシュメモリでは、ゲート酸化膜が高温に弱く電荷が大量に漏れてしまうのに対し、SONOSメモリは電荷が結晶の微細な構造に閉じ
米メタのマーク・ザッカーバーグCEOは1月24日、人工知能（AI）に対する取り組みを加速させるため、2025年中に600億ドル（約9兆3300億円）から650億ドル（約10兆1000億円）の設備投資を計画していると発表した。 「2025年はAIにとって決定的な年となる」と、ザッカーバーグは同社が提供するSNSのThreads（スレッズ）の投稿で宣言し、新たな投資の大部分を大規模データセンターの構築に充てると説明した。 彼が明かした、最大650億ドルという投資額は、ファクトセットが集計したアナリスト予想平均である515億ドル（約8兆円）を大きく上回る。また、メタは昨年、AI関連の設備投資に380億ドル（約5兆9100億円）から400億ドル（約6兆2200億円）を投じたと見られており、今年の投資額はそこから大幅に増加することになる。 ザッカーバーグは、この投資の増額に伴い「AIチームを大幅に拡
世界のAI開発競争に、激震が訪れている。中国のAIスタートアップ「DeepSeek」が2024年12月、そして今月に相次いで発表した言語モデルが、OpenAIやAnthropicといった米国の巨人たちを震撼させているのだ。驚くべきことに、この革新は米国による半導体輸出規制という制約の中で生まれた。 驚異的な開発効率で実現した世界最高峰の性能 DeepSeekが1月に発表したDeepSeek-R1の登場は、AIの開発手法に関する既存の常識を根本から覆すものとなった。同モデルは、複雑な推論を必要とするタスクにおいて「Chain-of-Thought（CoT：思考の連鎖）」と呼ばれる手法を採用。これにより、自身の論理を段階的に検証しながら、より正確な解答を導き出すことを可能にしている。 特筆すべきは、このモデルがOpenAIのo1と同等以上の性能を示したベンチマークテストの結果だ。問題解決能力、
TL;DR Q: HPCプログラマの書くコードってなんで古臭いの？ A: そうしないと性能が出なかったから はじめに スパコンを使ってそれなりに長いこと研究をしています。初めてスパコンを使ったのは今から25年くらい前です。発展の早い世界ですので、昔と今ではだいぶ違ってきています。この前、スパコンを使う時の「常識」がすでに現在では常識ではなくなっているっぽいことを知り、私も「そっち側」になったのか、と感慨深くなりました。以下は、HPC業界の語り部に片足を突っ込んだおっさんの戯言です。 なお、以下では主に「京」の話をするため、富士通のC++コンパイラに文句を言う形になりますが、富士通が悪いのではなく、昔のスパコンに搭載されていたC++コンパイラはどれもかなり酷かったということはあらかじめ言っておきたい気がします。IBMのコンパイラとかも酷かったし、なんならIntelのコンパイラもバグだらけだっ
米AIスタートアップ「Etched」は6月25日（現地時間）、ChatGPTなど最新のAI技術の基盤となっている「Transformer」アーキテクチャーに特化したチップ「Sohu」を発表した。この発表は、現在NVIDIAが支配的な地位を占めるAIチップ市場に、新たな競争をもたらす可能性がある。 Transformer処理に特化 AIチップ市場は現在NVIDIAが圧倒的なシェアを持つ。同社の汎用GPUは様々なAIモデルを効率的に処理できる柔軟性から市場の約80%を占めている。 多くの大手テクノロジー企業がAI開発のためにNVIDIAのチップに数十億ドルを投資しているのが現状だ。 Etchedの「Sohu」は、ASIC（Application-Specific Integrated Circuit：特定用途向け集積回路）と呼ばれる、特定の用途に最適化された集積回路だ。汎用性は低いものの、特定
加熱するLLM開発競争に冷や水、オープンモデルの組み合わせだけでGPT-4o越えの事実 2024.06.21 Updated by Ryo Shimizu on June 21, 2024, 18:19 pm JST 世界中の企業や政府が狂ったようにNVIDIAのGPUを買い漁る流れはそろそろ潮時かもしれない。 いくつかの興味深い事象が起きているからだ。 昨日発表されたKarakuri社のLLM、「KARAKURI LM 8x7B Instruct v0.1」は、非常に高性能な日本語LLMだ。Karakuri社は今年の一月にも非常に高性能な70Bモデルを引っ提げて業界に旋風を巻き起こした。この最新のLLNは、日本語向けオープンLLMとしては初の「命令実行」チューニングを施されている。それだけでなく、RAGと呼ばれる、複数の知識を組み合わせてより正解に近い答えを導く技術や、Function
「ビデオカードがある時にマザーボード側の映像出力に繋ぐ」のは 今でもNGなのか？ PC初心者がデスクトップPCを設置する時にやりがちなミスの1つとして、「ビデオカードがあるのにマザーボード側（オンボード側）にディスプレーを接続する」というものがある。 これをやってしまうとディスプレーに映像が出ない、あるいは映像が出たとしてもゲームのレンダリングがCPU内蔵GPUで行われてしまい、ビデオカードは休んだままになってしまう、というものだ。こういったトラブルを防ぐため、ビデオカードを装着したBTOメーカー製PCではオンボード側の映像出力がシールで封印されていることもある。 ビデオカードを搭載したBTOメーカー製PCでは、マザーボード側のHDMIやDisplayPort出力に使用不可であることを知らせるシールが貼られていることも多い しかし、このような古の教えはハードやソフトの発展で乗り越えられるよ
2024-02-27にarXiv公開され，昨日（2024-02-28）あたりから日本のAI・LLM界隈でも大きな話題になっている、マイクロソフトの研究チームが発表した 1ビットLLMであるが、これは、かつてB-DCGAN(https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-36708-4_5; arXiv:https://arxiv.org/abs/1803.10930 )という「１ビットGANのFPGA実装」を研究していた私としては非常に興味をそそられる内容なので、論文を読んでみた。今回は速報として、その内容のポイントを概説したい。 論文情報 Ma, S. et al. (2024) ‘The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits’, arXiv [c
米Metaのマーク・ザッカーバーグCEOは1月18日（現地時間）、Threadsへの投稿で、同社の長期的なビジョンを、「general intelligence」の構築と、そのオープンソース化により、誰もが恩恵を得られるようにすることだと語った。 ザッカーバーグ氏がgeneral intelligenceとしているのは、米OpenAIや米GoogleがAGI（汎用人工知能）と呼ぶ、人間と同じような汎用的な知能を持つAIを指す。（本稿ではAGIとする。） ザッカーバーグ氏はこれを実現するために、2024年末までに米NVIDIAのHopper採用GPU「H100」を35万枚投入すると語った。 このデータセンターで、次期LLM「Llama 3」を「責任を持って安全にトレーニング」していくという。 同氏はまた、ユーザーが日常的にAGIを使うために、新たなデバイスを必要とすると語った。 「これにより
大口顧客が心臓部のチップを自社開発へシフトしたことに加え、インテルはプロセッサー市場を競う米AMD（Advanced Micro Devices）から猛烈な追い上げを受け、さらには新たな競合も登場している。最近では、米Qualcomm Technologies（クアルコム・テクノロジーズ）が23年10月、人工知能（AI）処理などの機能を強みとするノートパソコン向けプロセッサーを発表した。スマートフォン向けプロセッサー市場を制したクアルコムがパソコン向けでも覇権を狙う。 インテルの苦境は直近の業績にも鮮明に表れている。米SIA（Semiconductor Industry Association：米国半導体工業会）の23年11月1日（米国時間）の発表によると、同年7～9月期の半導体世界売上高は前年同期比で4.5％減少したが、この全体傾向より減少幅が大きかったのがインテルである。同社とは決算期
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