GB200 NVL72 は、36 個の Grace CPU と 72 個の Blackwell GPU を 1 つラックスケール デザインで接続します。GB200 NVL72 は、水冷式ラックスケール ソリューションで、72-GPU NVLink ドメインが 1 つの巨大 GPU として機能し、兆単位パラメーター LLM 推論のリアルタイム性を 30 倍高速化します。 GB200 Grace Blackwell Superchip は、NVIDIA GB200 NVL72 の主要コンポーネントであり、NVIDIA® NVLink®-C2C インターコネクトを使用して、2 基の高性能 NVIDIA Blackwell Tensor コア GPU と NVIDIA Grace CPU を 2 基の Blackwell GPU に接続します。
バイデン政権が任期終了直前となる2025年1月、人工知能（AI）チップの輸出規制を大幅に強化する方針を検討していることが報じられた。検討中の規制案は、データセンターで使用されるAIチップの輸出を国別・企業別に制限し、世界的なAI技術の普及をコントロールすることを目的としているとされる。 新規制の詳細 新規制では、各国を3つのカテゴリーに分類し、それぞれ異なる制限を適用する。 第1カテゴリー（Tier 1）では、米国と18の同盟国（ドイツ、オランダ、日本、韓国、台湾など）が該当し、ほぼ制限なしでAIチップにアクセス可能となる。このカテゴリーの国に本社を置く企業は、総計算能力の25%までを他地域に配置できる。ただし、米国企業については50%を米国内に保持することが必須となる。 第2カテゴリー（Tier 2）には世界の大多数の国が該当する。これらの国々には2025年から2027年の期間で、約50
NVIDIA Share（旧称：NVIDIA ShadowPlay）は、NVIDIAの製造する一部のグラフィックスカードに対応したコンピューターゲーム向け録画ツールの名称である。ハードウェアの負担がほとんど無いため、手動で録画する機能の他、自動でバックグラウンドで録画し続けるといった機能もある。
アテクシ、デュアルディスプレイのPC環境なんですが、 先日デュアルディスプレイを1つのモニターとして使いたいな～ なんて気軽に Nvidia のサラウンド設定をいじってしまったんですよ・・・ そうしたら元に戻せなくなってしまって・・・ Nvidia コントロールパネルの Surround、PhysX の設定で ①「Surround を使用してディスプレイをスパンする」のチェックボックスからチェックを外す ↓ ②「適用」のボタンを押す ↓ ③PCが再起動 ↓ ④「Surround を使用してディスプレイをスパンする」のチェックボックスにチェックがついたまま何も変わらない ↓ ①に戻る 解除出来ないんかーいって無限ループに… Googleって便利なサービスを思い出してググりました。えぇそりゃもう必死に・・・日本語で解決方法ないかなー なんて淡い期待を抱いてね・・・ まあ見当たらなかったんですけ
ゲームをより高解像度＆高画質で楽しみたいという人は多いでしょう。4K解像度でプレーするのもアリですが、ゲームへの没入感を高めたいなら3台の液晶ディスプレイを使ったトリプルディスプレー環境がおすすめ。1画面では見えなかった部分が見えるようになり、ゲームの迫力も格段に向上します。 しかし、3画面のプレーには高いグラフィックス性能が必要です。ストレスなく楽しむには、どんな環境を用意すればいいのか、わからない人も多いのではないでしょうか。 そこで今回は日本HPからお借りしたNVIDIA GeForce GTX 980搭載の「HP ENVY 750-080jp/CT」を使って、「マインクラフト」と「GTA5」こと「グランド・セフト・オートV」の3画面プレーを試してみました。ベンチマーク結果やFPS計測結果もまとめているので、トリプルディスプレー環境を検討している方は、ぜひ参考にしてみてください。
Transformer モデルは、文章に含まれる単語のように、 連続したデータの関係を追跡することによって、文脈ひいては意味を学習するニューラルネットワークです。 来るべき AI のビッグウェーブに乗りたいなら、Transformer は押さえておくべきです。と言っても、テレビでよく見る変形するおもちゃのロボットでも、電柱の上に取り付けられたごみ箱大の容器でもありません。 Transformer モデルとは？ Transformer モデルは、この文章に含まれる単語のように、連続したデータの関係を追跡することによって、文脈ひいては意味を学習するニューラルネットワークです。 Transformer モデルは、進化する一連の数学的手法 (アテンションまたはセルフアテンションと呼ばれます) を適用して、同じ系内にある隔たったデータ要素間の微妙な相互影響や相互依存関係を見つけます。 Google
深層学習をまじめにやるなら、どう考えても専用のPCが必要になる。 僕は現在、Memeplexというサービスを運営していて、これはさくらインターネットさんから大量のGPUを借りている。借りたGPUは、さくらインターネットの石狩データセンターで動いている。 さらに、ABCIは企画の段階から立ち会って、実際に仕事ではよく使っている。ABCIは5000以上のGPUを擁するGPUクラウド基盤で、その実態はスーパーコンピュータである。 ABCIを使えば、ほとんどの難しいタスクを恐ろしく安い料金で行うことができる。GoogleやAmazon AWSのようなサービスを展開することができない本邦においては、国家が設立し、民間利用可能なABCIは国民にとっての天叢雲剣あめのむらくものつるぎである。 それでもなお、手元には深層学習用のPCが必要だ。しかも一台では足りない。 ABCIがいかに安くても、PCほどの利
Apple の iPhone や Mac で試用される AX チップ、M1 チップ、Android スマートフォンの多くが試用している Snapdragon、その他さまざまなシーンで採用されている Arm アーキテクチャを持つ ARM ホールディングス。そのライセンス権利を独占的に与えられた中国合弁企業が乗っ取られ、権利を奪ったまま独立を宣言してしまったことをSemiAnalysisが伝えている。 簡単に説明すると、Arm の中国における権利をもった会社の CEO が背任行為を行っており、Arm は解任しようとしたが中国の制度上の問題で失敗し、CEO は中国における顧客、売上を奪って独自製品を開発するまでの力を持つに至り、独立したという状態になるようだ。 詳細に経緯を説明していくと、下記のようになる。 Arm はもともとイギリスの企業だったが、2016年に日本のソフトバンクに買収された。
WSL2 is available on Windows 11 outside of Windows Insider Preview. Please read the CUDA on WSL user guide for details on what is supported Microsoft Windows is a ubiquitous platform for enterprise, business, and personal computing systems. However, industry AI tools, models, frameworks, and libraries are predominantly available on Linux OS. Now all users of AI - whether they are experienced profe
» 1. NVIDIA GPU Accelerated Computing on WSL 2 v12.6 | PDF | Archive CUDA on WSL User Guide The guide for using NVIDIA CUDA on Windows Subsystem for Linux. 1. NVIDIA GPU Accelerated Computing on WSL 2 WSL or Windows Subsystem for Linux is a Windows feature that enables users to run native Linux applications, containers and command-line tools directly on Windows 11 and later OS builds. CUDA suppor
NVIDIAが提供するSoM（System on Modile）製品である「NVIDIA Jetson」にサービス妨害攻撃（DoS: Denial of Service attack）やデータ窃取につながる脆弱（ぜいじゃく）性が存在することが明らかになった。 NVIDIAは2021年6月18日（現地時間）、NVIDIA Jetsonシリーズの複数製品に存在する脆弱性を修正するアップデートの提供を開始した。この脆弱性を利用されると、特権昇格やサービス妨害攻撃、データ窃取などを実施される危険性があるとされる。 NVIDIA Jetsonは、CPUやGPU、PMIC、DRAM、フラッシュ ストレージを搭載したエッジデバイス向けのハードウェアだ。AI処理に適した構成で用途ごとに複数のラインアップを展開する。今回脆弱性が報告されたのは、このNVIDIA Jetson向けのソフトウェア開発キット（SD
７月２７日、ソフトバンクグループの孫正義会長兼社長が２０１６年に英半導体設計アーム・ホールディングスを３２０億ドルで買収したのは、アームの価値に比べて高過ぎる買い物だった。２０１６年７月１８日、ロンドンで撮影した２社のロゴ（２０２０年 ロイター/Neil Hall） ［ロンドン ２３日 ロイター BREAKINGVIEWS］ - ソフトバンクグループ<9984.T>の孫正義会長兼社長が２０１６年に英半導体設計アーム・ホールディングスを３２０億ドルで買収したのは、アームの価値に比べて高過ぎる買い物だった。 ブルームバーグによると、米半導体大手エヌビディアがアーム買収を検討している。エヌビディアに売却できれば、孫氏にとっては投資収益を回収する絶好の機会だ。しかし、エヌビディアにとって魅力的な買収先と見せるようなアームの独自の設計技術は、同時に各国の独占禁止当局にとっても物議を醸すものだし、それ
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