Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 結論 スポットで使うならColab、Runpodが最強 ゲーミングPCでいいならどこかで買うかBREAJONでサブスクしよう だいたいRunpodさんがなんとかしてくれる 今回の記事について こんにちは！逆瀬川 ( https://x.com/gyakuse ) です！今日は最強のGPUプロバイダー決定戦をします。世は大GPU時代となりました。Valorantをやるにも、APEXをやるにも、ある程度高性能なGPUが必要です。League of Legends はノートパソコンでも遊べるのでおすすめです。 その他の利用として機械学習のモデ
Intelが「Xe2」アーキテクチャ採用のデスクトップPC向け新世代GPU「Intel Arc B580，B570」を発表。RTX 4060を上回る？ 編集部：小西利明 米国時間2024年12月3日，Intelは，同社独自のGPUアーキテクチャ「Xe2」を採用するデスクトップPC向けGPU「Intel Arc B580」および「Intel Arc B570」を発表した。 開発コードネーム「Battlemage」（バトルメイジ）とも呼ばれる新GPUシリーズは，内蔵するGPUコア数や動作クロック，グラフィックスメモリ容量などが異なっている。主なスペックは表のとおり。 Intel Arc B580搭載のリファレンスカード「Intel Arc B580 Limited Edition」。PCI Express拡張電源コネクタは，ごく普通の8ピン×1構成だ 初代のIntel Arc Aシリーズは，価
半導体の覇者 生成AI（人工知能）と地政学リスク――。二大ファクターのけん引によって、2025年の世界半導体市場も過去最高が見込まれ、2年連続で2桁成長を実現する公算が高い。AI半導体の覇者である米エヌビディアの爆発的な成長を受けて、台湾積体電路製造（TSMC）や韓国SKハイニックスなど大手半導体メーカーの業績も過去最高を記録し、製造装置や材料を供給する日本企業にも恩恵が及んでいる。また、地政学リスクの高まりで、主要国政府による半導体の投資競争が激化。日本政府は国策半導体ラピダスに民間企業も巻き込んだ巨額投資を画策するという賭けに出た。主要国国家と世界有数のテック企業が入り乱れる「覇権争い」の勝者とは。激動の半導体業界の最前線を追う。 バックナンバー一覧 米半導体大手のエヌビディアのAI（人工知能）向け半導体に日本企業が巨額投資する動きが本格化してきた。国内で最大規模の投資を表明しているの
生成AI（人工知能）に欠かせない高性能のGPU（画像処理半導体）を搭載したサーバーを大量に運用できる「AIデータセンター」は、日本にどれだけ存在するのか。日経クロステックが国内にある49社のデータセンター事業者を対象に調査したところ、18社による計画中を含む32施設があることが分かった。 今回、日経クロステックがデータセンター事業者に質問したのは、大規模言語モデル（LLM）のトレーニング（訓練）や推論に使う高性能GPUサーバーが稼働できるような施設と、その詳細だ。現時点では国内に18社が運営する26施設があり、今後さらに6施設が増える計画だ。 消費電力10kW超えのGPUサーバーを1ラックで複数台稼働 LLMのトレーニングには、米NVIDIA（エヌビディア）のAI用GPUである「H100」や「H200」を8個搭載する高性能GPUサーバーが向いているとされる。NVIDIA自身がH100を8個
AIベンチマークのMLPerf Ver.4.1が公開され、NVIDIA B200やGoogle Trilliumなどの新しいAIチップの結果が明らかとなりました。それによると、NVIDIAの次世代GPUであるB200は、現行のH100と比較して一部のテストで2倍の性能を達成し、Googleの新しいアクセラレータであるTrilliumは2023年にテストしたチップと比較して約4倍の性能向上を示しています。 New MLPerf Training v4.1 Benchmarks Highlight Industry’s Focus on New Systems and Generative AI Applications - MLCommons https://mlcommons.org/2024/11/mlperf-train-v41-results/ AI Training:Newest
ニューヨーク株式市場のダウ平均株価を構成する銘柄から大手半導体メーカーの「インテル」が外れ、代わりに「エヌビディア」が採用されることになりました。 ダウ平均株価を算出する会社は1日、株価を構成する30の銘柄について、8日から「インテル」に代わり「エヌビディア」を採用すると明らかにしました。 インテルは1999年に採用されましたが、近年はAI需要の取り込みが遅れ、ことし7月から9月までの決算で巨額の最終赤字を計上するなど、業績の低迷が続いています。 一方、新たに採用される「エヌビディア」は、AI向けの半導体の開発で急成長を遂げてきた大手半導体メーカーで、AIブームとも呼ばれる今の株高をけん引してきた存在として知られています。 入れ替えについて、会社は「半導体業界などをより適切に反映するため」としています。 今回の決定について、アメリカのメディアは「両社の命運の逆転を表したものだ」などと伝えて
NVIDIAが開発中のAIチップ「B100」ならびに「B200」は2024年3月の発表当初、「2024年後半に入手可能」とアナウンスされていました。しかしその後、設計上の欠陥が見つかったことから、製造が遅延していることが報じられています。AIチップの製造の遅れに関してNVIDIAのジェンスン・フアンCEOが「100％NVIDIAが悪い」と認め、改良版のAIチップを準備中であることを明らかにしました。 Nvidia's design flaw with Blackwell AI chips now fixed, CEO says | Reuters https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/nvidias-design-flaw-with-blackwell-ai-chips-now-fixed-ceo-says-2
by Thomas Hawk NVIDIAは主にGPUに特化した大手半導体メーカーであり、AI市場の拡大に伴って急成長を遂げています。記事作成時点でNVIDIAの時価総額は3兆4400億ドル(約520兆円)となっていますが、Intelは2005年にNVIDIAをわずか200億ドル(当時のレートで約2兆2000億円)で買収することを検討していたと、日刊紙のニューヨーク・タイムズが報じました。 How Intel Got Left Behind in the A.I. Chip Boom - The New York Times https://www.nytimes.com/2024/10/24/technology/intel-ai-chips-mistakes.html Intel's former CEO reportedly wanted to buy Nvidia for $20
October 21, 2024 — The Great Internet Mersenne Prime Search (GIMPS) has discovered a new Mersenne prime number, 2136279841-1. At 41,024,320 digits, it eclipses by more than 16 million digits the previous largest known prime number found by GIMPS nearly 6 years ago. Luke Durant, GIMPS most prolific contributor using free GIMPS software, proved the number prime on October 12. After notifying the GIM
GIMPS Discovers Largest Known Prime Number: 2136,279,841-1 BLOWING ROCK, NC, October 21, 2024 -- The Great Internet Mersenne Prime Search (GIMPS) has discovered the largest known prime number, 2136,279,841-1, having 41,024,320 decimal digits. Luke Durant, from San Jose, California, found the prime on October 12th. Luke is currently GIMPS' most prolific contributor. He is joined by thousands of vol
GIMPS(Great Internet Mersenne Prime Search)は21日、既知の素数で最も大きい「2^136279841-1」が新たに発見されたと発表した。Luke Durant氏が12日に発見し、19日にGIMPSによる検証が完了したもの。4,102万4,320桁の数字で、約6年前に発見された「2^82589933-1」から1,600万桁以上大きな素数だとしている。 今回新たに素数を発見したDurant氏は、NVIDIAでの勤務経験もある米カリフォルニア州サンノゼ在住の研究者で、数千台のサーバーGPUを使ってメルセンヌ数をテストするインフラを構築。17カ国、24のデータセンターリージョンにまたがる大規模なものだったという。 そのインフラによる約1年のテストの結果、10月11日に「2^136279841-1」が素数であると考えられることが分かり、翌12日にリュカ -
素数を探求するプロジェクト「GIMPS」は10月21日（現地時間）、今まで人類が見つけた数値の中で最も大きい素数「2^1億3627万9841-1」（1億3627万9841個の2を掛け合わせ、1を引いた値）を見つけたと発表した。これまで記録していた最大の素数よりも、1600万桁以上大きい値。十進数で表現した場合、桁数は4102万4320桁に及ぶという。 素数は、2以上の自然数の中で、1とその数自身以外に約数が無いもの（割り切れる数がないもの）を指す。中でも「2^n－1」（nは自然数）で表現できる素数のことを「メルセンヌ素数」と呼ぶ。これまでメルセンヌ素数は、51個存在していると知られており、その最大値は「2^8258万9933-1」だった。 GIMPSは、このメルセンヌ素数を見つけるため1996年に発足したプロジェクトで、これまで18個のメルセンヌ素数を見つけてきた。 今回、52番目のメルセ
これまで見つかっていた最大の素数より1600万桁以上大きい新たな素数が発見されました。その数は2^136279841-1で、10進数だと4102万4320桁にもなり、テキストファイルにすると39.9MB分になります。 Mersenne Prime Discovery - 2^136279841-1 is Prime! https://www.mersenne.org/primes/?press=M136279841 「M136279841」としても知られるこの素数は、1億3627万9841個の2を掛け合わせ、1を引くことで導かれる数です。2の冪(べき)から1引いた数をメルセンヌ数と言い、素数であるメルセンヌ数はメルセンヌ素数と呼ばれますが、M136279841は既知のメルセンヌ素数の中で最大の数で、過去に見つかっていた最大の素数より1600万桁以上も大きなものになっています。なお、メルセン
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