斎藤元彦さんの選挙プランナー折田楓さん、裏方のくせに自己PRで暴走した結果絵に描いたような「雉も鳴かずば撃たれまい」を体現
斎藤元彦さんの選挙プランナー折田楓さん、裏方のくせに自己PRで暴走した結果絵に描いたような「雉も鳴かずば撃たれまい」を体現
NVIDIAやマサチューセッツ工科大学(MIT)、精華大学の研究チームが、最大4096×4096の解像度の画像を数秒以内に生成できる画像生成AI「Sana」を発表しました。 [2410.10629] SANA: Efficient High-Resolution Image Synthesis with Linear Diffusion Transformers https://arxiv.org/abs/2410.10629 Sana https://nvlabs.github.io/Sana/ 以下は実際にSanaで作成した画像の一例です。「astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, detailed,8k(ジャングルの中の宇宙飛行士、寒色系、ミュートカラー、細かく、8Kで)」というプロンプトだと、こんな感じの画像を
エヌビディア製ＡＩ半導体買わないで、中国が国内企業に指示－関係者 Pei Li、Mackenzie Hawkins、Debby Wu 中国当局は人工知能（ＡＩ）半導体を巡り、米エヌビディア製ではなく中国産の製品を購入するよう国内企業への圧力を強めている。国内の半導体業界を拡大させ、米国の制裁措置に対抗する取り組みの一環。 事情に詳しい複数の関係者によれば、中国当局は国内企業に対し、エヌビディアの半導体「H20」の購入を控えるよう求めている。H20はＡＩモデルの開発と実行に利用される。当局の指示は購入の全面禁止ではなく、指針の形にとどまっていると関係者らは語った。中国としては自国のＡＩスタートアップ企業を不利にすることも、米国との緊張を高めることも回避したいと考えているという。 関係者によれば、今回の動きは、中国のＡＩ半導体メーカーの市場シェア拡大を支援するのと同時に、国内のテクノロジー企業
ある日漫然と半導体アナリストの市場分析記事を眺めていたら、AMDとNVIDIAが躍進しているという趣旨の記事が出てきて興味を持って読んでみたら、かなり衝撃的な事実が浮かび上がってきて思わず詳細を調べてしまった。 記事の内容は、データセンター市場でのCPU/GPUの売り上げの推移に関するもので、Intel、AMD、NVIDIAの3社がデータセンター市場向けに供給するCPU/GPUの売り上げを四半期ごとに追いかけた形で構成されていた。GPUで強みを発揮するAMDとNVIDIAという構図は以前から感じていたが、各社の四半期の決算の数字をずらりと並べると、この2年間でデータセンター市場では劇的な変化が起こっていることがはっきりと見て取れた。 GPUノードの急増で激変するデータセンター市場 Intel、AMD、NVIDIAの3社はオープン市場で汎用のCPU/GPU半導体製品を供給している。 この2年
自分の認識をだらだら書くとこうなる。 結局のところ2003年から2011年頃までいちばん延べ計算量が必要だったのはリアルタイムの3Dグラフィックスのレンダリングだったんだ。そこではNVIDIAって会社がPCゲームのプラットフォームを握ってしまっていてそこで技術開発をめっちゃ進めてしまったんだ。 結果的にPlayStation2までは純日本設計だったグラフィックチップが、PlayStation3ではNVIDIAのGPUになってしまったんだ。そこで負けが確定してしまった感じだ。PlayStation3のCPU、CELLに内蔵されているSPUは、世代をどんどん進めていったら最終的にレンダリングもできるグラフィックチップに進化する可能性があったのかもしれないけど次世代が出せなかったのでそこで終わりになってしまった。 NVIDIAは先端を走っているユーザーが何を求めているかをめちゃくちゃちゃんと調査
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
高度なAIのトレーニングには高品質な学習データが欠かせませんが、そのようなデータは急速に枯渇しつつあることが問題となっています。NVIDIA2024年6月14日に、大規模言語モデル(LLM)のトレーニングに使用する合成データの生成を念頭に開発され、商用アプリケーションにも使えるオープンソースのAIモデル「Nemotron-4 340B」を発表しました。 NVIDIA Releases Open Synthetic Data Generation Pipeline for Training Large Language Models | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/nemotron-4-synthetic-data-generation-llm-training/ Nvidia's 'Nemotron-4 340B' model red
2024年2月に発表された決算情報ではNVIDIAの年間売上高は600億ドル(約9兆3500億円)で、時価総額2兆ドル(約312兆円)を超える巨大企業となっていますが、そんなNVIDIAでも創業直後は貧弱な企業であり、かつて入交昭一郎という日本人に救われた歴史があるとWall Street Journalが報じました。 The 84-Year-Old Man Who Saved Nvidia - WSJ https://www.wsj.com/business/nvidia-stock-jensen-huang-sega-irimajiri-chips-ai-906247db 入交昭一郎 - Wikipedia https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%85%A5%E4%BA%A4%E6%98%AD%E4%B8%80%E9%83%8E 入交氏は大学卒業後に本田技研
NVIDIAが2024年5月15日に、経済産業省の助成や国内の主要クラウド企業との協力により、日本の生成AIインフラの構築を推進し、自国のデータを自国のAIで活用する「ソブリンAI」の基盤作りを強化していくこと発表しました。 NVIDIA to Help Elevate Japan’s Sovereign AI Efforts Through Generative AI Infrastructure Build-Out | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/japan-sovereign-ai/ NVIDIA、生成AIインフラ構築をとおして日本のソブリンAIの取り組みを支援 | NVIDIAのプレスリリース https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000466.000012662.html NVIDIAは今
NVIDIA CEOのJensen Huang氏はAIの進化で人間の言葉がプログラミング言語となり、プログラミング教育は重要ではなくなったとし、プログラミングやコンピュータサイエンス教育を重視する一般的な意見とは反対の立場を表明した。 アラブ首長国連邦（UAE）のドバイで2月12日から14日の3日間、世界各国の政府や国際機関、企業のリーダーが参加する国際会議「World Governments Summit 2024」が開催されました。 会議のテーマとして「Shaping Future Governments（未来の政府を形作る）」が掲げられ、AIやデジタルテクノロジーに関する議論も多く行われた中で、NVIDIAの創業者兼CEO Jensen Huang氏と、UAE（アラブ首長国連邦）の人工知能・デジタル経済・リモートワーク担当国務大臣 H.E. Omar AlOlama氏の対談が行われて
AIの研究開発が急激に進む中、「AI用GPU」を開発するNVIDIAにも大きな注目が集まっています。しかし、「AIの研究開発や運用にGPUが使われている」ということは知っていても、どんなGPUがどんな規模で使われているのかはイメージしにくいものです。そこで、NVIDIAのAI特化GPUやプラットフォームについてまとめてみました。 H100 Tensor コア GPU - NVIDIA https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/h100/ DGX H100: 企業向け AI | NVIDIA https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/dgx-h100/ AIサービスを提供するには、必要なデータを収集してモデルデータを構築する「学習」と、モデルデータにプロンプトを入力して出力を生成する「推論」という2種類の計算処理
世界有数のPCメーカーであるDellの決算発表会で「NVIDIAが消費電力1000WのGPUを開発している」という旨の発言が飛び出しました。 Exhibit 99.1 Earnings 8K Q4 FY24 - Q4 FY24 Financial Results Press Release.pdf (PDFファイル)https://investors.delltechnologies.com/static-files/12b9be7b-2d4c-4d63-b7d3-8bb467724952 Dell exec reveals Nvidia has a 1,000-watt GPU in the works • The Register https://www.theregister.com/2024/03/05/nvidias_b100_gpu_1000w/ 「NVIDIAが消費電力100
米半導体メーカー、エヌビディア株の驚異的な上昇は株式市場の参加者を魅了し、Ｓ＆Ｐ500種株価指数が最高値を更新する原動力となっている。しかし、このことは同時に、技術的変革の夢を基に株価が高騰したものの、期待が失望に変わり急落に転じた別の企業を思い起こさせる。テスラだ。 電気自動車（ＥＶ）が世界を席巻するとの見方から、イーロン・マスク氏率いる米テスラの時価総額は2017年にゼネラル・モーターズ（ＧＭ）とフォード・モーターを抜いた。一部のアナリストからは「次のアップル」との評価も聞かれた。 しかし、そうした時代は今や過去のものだ。テスラ株は21年に付けたピーク水準から50％余り下落。連れ高となっていた他のＥＶ株にも、かつての勢いは全くない。人工知能（ＡＩ）の将来に対する無限の賭けとして現在のエヌビディア株をみている投資家に冷静さを促すデータだ。
コンテンツブロックが有効であることを検知しました。 このサイトを利用するには、コンテンツブロック機能（広告ブロック機能を持つ拡張機能等）を無効にしてページを再読み込みしてください。 ✕
米半導体大手エヌビディアが圧倒的優位を保ってきたAI（人工知能）半導体を巡る戦いは、すでに新たな戦線に移りつつある。その市場ははるかに大規模だが、競争のし烈さも増すとみられる。 エヌビディアはAIモデルを学習させるとてつもなく複雑な作業に欠かせない半導体を供給することで、2兆ドル（約300兆円）企業へと上り詰めた。AI業界が急速に進化する中、今後より大きなチャンスがあるのは、学習後にそれらのモデルを動かす半導体を売ることだろう。生成AIツールを実際に利用する企業や人々は急増しており、彼らのために文章や画像を大量に生み出すものだ。 現時点で、このようなシフトはエヌビディアの急増する売上高をさらに押し上げている。同社のコレット・クレス最高財務責任者（CFO）は先週、過去1年のデータセンター事業──売上高は470億ドルを突破──のうち、学習用ではなくAIシステム配備に伴うものが40％以上を占めた
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
