NVIDIAのリファレンスデザインとなるファウンダーズエディションの価格と発売は、GeForce RTX 3080が699ドル~で9月17日、GeForce RTX 3070は499ドル~で10月、GeForce RTX 3090が1499ドル~で9月24日発売予定とのこと。 Ampereアーキテクチャーは第2世代のRTコアを備え、ビデオメモリーはGDDR6Xにアップし、PCI Express 4.0に対応し、製造プロセスはSamsungの8nmという特徴を備える。従来比で1.9倍のワットパフォーマンスを達成し、RTX 3080に関してはRTX 2080 SUPERと同価格帯で2倍の性能を実現しているという。また、RTX 3070に関しては499ドルとRTX 2070 SUPERと同価格帯で、なんとRTX 2080 Tiよりも高性能というのだから驚きである。 そして、24GBのGDDR6X
Apple、A14Xチップ搭載12インチMacBookを今年発売か〜重さは1キロ未満 2020 8/31 Appleが、Appleシリコン搭載の軽量型12インチMacBookを今年中に発売する、と中国メディアThe China Timesが伝えています。 Retinaディスプレイ採用で重さは1キロ未満 The China Timesが持つサプライチェーンの情報筋によれば、12インチMacBookはRetinaディスプレイを採用、Appleが独自開発・デザインしたA14Xプロセッサを搭載し、USB Type-C充電で、質量は1キロ未満であるとのことです。 コードネーム「Tonga」のもと開発が進められている12インチMacBookは、バッテリー駆動時間は15時間〜20時間とされており、A14Xプロセッサは次世代iPad Proにも搭載されるようです。 A14Xチップ搭載12インチMacBoo
もうゲームのためにグラボを用意しない時代がくる:Intelの「XE グラフィック」2020.08.14 21:0051,518 Joanna Nelius - Gizmodo US [原文] ( そうこ ) ゲーム用ってことは、つまりめちゃ高性能だということ。 Intelの次世代GPUアーキテクチャ「Xe」の姿が見えてきました。Xeと最初にタッグを組むのはIntelの10nmモバイルプロセッサであるTiger Lakeですが、IntelいわくXeオンボードグラフィックとモバイルCPU搭載で、クリエイター向けのよりパワフルなデザインになっているといいます。 レイトレーシング処理もさばける高性能GPUIntelのアーキテクチャ・グラフィック・ソフトウェアのGMであるRaja Koduri氏が、Xeは来年出荷予定と発言するも、それがモバイルでの搭載なのかデスクトップなのか、はたまたその両方なのか
DockerでGPU学習環境構築 背景 ディープラーニングでローカルPCのGPUを使った学習環境を構築した経験のある人は、一度はNVIDIAのドライバやCUDA周りでハマった経験があるのではないでしょうか?そんなバッドノウハウ(怪文章?)をまとめたQiita記事(TensorFlowでGPU学習させるためにCUDA周りではまったときの対処法)に、なんとNVIDIAの中の人(@ksasaki さん)から「Dockerを使えば…人類は幸せになれる(超意訳)」とのコメントをいただきました! 喜び勇んで、NVIDIAのドライバをアップデートしたところ、そこには文鎮と化した起動しないLinuxマシンが…からあげのNVIDIAとの戦いは始まったばかりだ!(戦ってません) DockerでGPU学習環境構築するメリット うまく構築できればという前提で、以下のようなメリットがあります。 様々なフレームワーク
Ice Lake Xeons Will Ramp Up Frequencies Slower, So Linux Is Preparing A Workaround(Phoronix) Intel Ice Lake Xeons Feature Slower Frequency Ramp Up(techPowerUp!) Intelは次の“Ice Lake-SP”でいよいよ14nm++から10nm+へ移行するが、その“Ice Lake-SP”に関して興味深い挙動が発見された。 プロセスの進化により“Ice Lake-SP”は電力効率の向上を果たしているが、最新のLinux kernelにおいて、“Ice Lake-SP”コアのXeonはスリープから立ち上がる時の周波数の上昇がゆっくりしているという。 Linux電力管理コード向けの新しいパッチがIntelから提供されているが、次のような注釈が
1. はじめに 世の中にはDeepLearningの学習済みモデルを公開してくださっている方がたくさんいらっしゃいます。本記事は、そのうちのいくつかをラズパイ4で動かしてみて、いったいどれくらいの速度で動くのかを検証したものです。 計測対象モデルとして、Mediapipe および TensorFlow.js、TensorFlow Lite models で公開されている学習済みモデルを利用させて頂きました。またモデル実行フレームワークとしては、モバイル向けに整備が進む TensorFlow Lite (C++) を用いました。 計測にあたっては、公開されているモデルをそのまま動かすだけでなく、一般的な高速化手法である下記の2手法を両方試し、その効果も計測しました。 [1] モデルをint8量子化する方法 演算精度に多少目をつぶる代わりに、NEON等のSIMD演算器による並列処理の並列度をさ
0. 更新履歴 (2020/06/27) Tensorflow r2.3用に記述内容を全面修正しました。 1. はじめに ラズパイ4の OpenGLES はリリース当初 ver 3.0 でしたが、2020/1月に ver 3.1 にアップデートされました。 OpenGLES 3.1 では、ComputeShader が使えるようになり、GPGPUプログラミングしやすくなります。超うれしいアップデートです。 一方 TensorFlow Lite には、推論にかかる演算処理を CPUからGPU にオフロードする GPU Delegate 機能があります。 この GPU Delegate は、さらに V1(OpenGLES) と V2(OpenCL) とがあり、V1 は OpenGLES 3.1 が使える環境であれば動かすことができます。V2は OpenCL が使える環境での動作を想定しています
第1は、いろいろ言われている通り、Zen2マイクロアーキテクチャが「性能のよいもの」だった、という素直な称賛だ。 第2は、製造プロセスだ。Intelに先んじて7nmでCPUコアを作って投入できたことである。製造は、TSMCの7nmプロセスで行われているという。これまで、AMDの製造はGLOBALFOUNDRIES(グローバルファンダリーズ)が担当してきたが、同社は7nmプロセスから脱落している(GLOBALFOUNDRIESのプレスリリース「GLOBALFOUNDRIES Reshapes Technology Portfolio to Intensify Focus on Growing Demand for Differentiated Offerings」)。AMDが、製造先をTSMCに変更したのはよい決断だったといえそうだ。 第3は、マルチダイのパッケージングの採用である。複数個の
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