本選出場チーム/登場予定時刻 DCON2023 本選はライブ配信をいたします DCON2023は3つの動画配信プラットフォームでライブ配信いたします。 いずれも【登録不要】【無料】にてご視聴いただけます。 ①YouTube JDLA 公式チャンネル（https://youtube.com/live/xc_mTBptzNo） ②ニコニコ生放送（https://live.nicovideo.jp/watch/lv340791421） ③日経チャンネル（https://channel.nikkei.co.jp/dcon2023/） DCON2023本選概要 ディープラーニングによる課題解決策を事業案として提出する一次審査、プロトタイプを制作し技術面での実現性を審査する二次審査を経て、本選出場10チームが決定しました。 本選では、作品のデモンストレーションを技術審査員が評価し、事業案のプレゼンテー

2023/04/25に、東京大学本郷キャンパスで発表した、荒居秀尚と本田志温 の資料になります。

要点 エネルギー最小点におけるSRAM動作と、超低電圧リテンションによるパワーゲーティングの両方を実現できる新たなSRAM技術を用いて、プロセッシング・イン・メモリ（PIM）型のニューラルネットワーク（NN）アクセラレータのマクロを開発。 動作時電力を99%、待機時電力を84%削減し、推論のエネルギー効率の飛躍的な増大に成功。全結合層において65 TOPS/Wの高いエネルギー効率を実現可能。 本技術は、将来のスマート社会で重要となるモバイルエッジデバイスに搭載可能な低消費電力・高性能AI技術として期待。 概要 東京工業大学 科学技術創成研究院 未来産業技術研究所の菅原聡准教授と工学院 電気電子系の塩津勇作博士後期課程大学院生（研究当時）らは、エネルギー最小点（EMP）[用語1]動作によって動作時電力を99%削減し、また、パワーゲーティング（PG）によって重みデータを失うことなく待機時電力を

ディープラーニングが激速に　NVIDIAの牙城を崩せるか？　SambaNovaに聞く：清水亮の「世界を変えるAI」（1/4 ページ） ディープラーニングにおいて、NVIDIAのGPUが欠かせないことはもはや一般常識だと思う。いくらAppleが華々しく「Apple Silicon」を喧伝しようが、AMDが「ROCm」を喧伝しようが、ディープラーニングにおいてはNVIDIAのGPUに勝るソリューションは存在しないというのが常識だった。 今、この常識に風穴を開けようとするシリコンバレーのスタートアップがある。 それがSambaNova Systems社（以下SambaNova）だ。最近では、日本の最新鋭スーパーコンピュータである「富岳」を運営する理化学研究所計算科学研究センターにも採用されたことで話題になった。しかし日本では全く知られていないこの会社、その勝算は一体どこにあるのか？　SambaN

Microsoftは2023年1月25日、気象予測ディープラーニングモデル「ClimaX」を発表した。 ClimaXは、複数の時空間解像度で多くの気象変数にまたがるいくつかの異種データセットを使用してトレーニングされた。事前学習で見られなかった大気変数や時空間粒度を含む、さまざまな気候・気象タスクに対応できるという。MicrosoftはこのClimaXをオープンソース化し、GitHub上で公開した。トレーニング済みのモデルチェックポイントファイルは、ClimaXのWebサイトからダウンロードできる。 関連記事 「Chrome 113」β版で「WebGPU」が利用可能に　JavaScriptの負荷軽減、機械学習モデル推論を3倍以上改善 Webブラウザ「Chrome 113」のβ版で、新しいWebグラフィックスAPI「WebGPU」が利用可能になった。 GLUE：英語用の一般言語理解評価ベンチ

Latest news Discover our latest AI breakthroughs and updates from the lab Responsibility & Safety The ethics of advanced AI assistants The ethics of advanced AI assistants Exploring the promise and risks of a future with more capable AI Research TacticAI: an AI assistant for football tactics As part of our multi-year collaboration with Liverpool FC, we develop a full AI system that can advise coac

AWSとNVIDIA、生成系AI分野で協業　NVIDIA H100 GPUを搭載した「EC2 P5インスタンス」を発表：最大20エクサFLOPSの処理性能を実現 AWSとNVIDIAは、AIインフラ分野での協業を発表した。NVIDIA H100 GPUを搭載した「EC2 P5インスタンス」の提供を始めとするさまざまな取り組みを通じて、大規模言語モデルの学習や生成系AIアプリケーションの開発に最適化した、拡張性の高いAIインフラの提供を目指すとしている。

Webブラウザ上でGPUプログラミングを可能にする「WebGPU」、Chrome 113で正式版に。3Dレンダリングや機械学習など高速処理 GoogleのChrome開発チームは、WebブラウザでGPUプログラミングを可能にするWeb標準「WebGPU」が、4月26日にリリース予定のChrome 113で正式な機能として提供されることを明らかにしました。 WebGPU, one of the biggest additions to the Web platform is finally shipping in Chrome! Many thanks to all Chromium contributors in making this possible.https://t.co/26vmxtQWi1 https://t.co/FKGC3M3FVD — Chrome Developers

本書では、ディープラーニングの研究で受賞歴のある3人の著者が、アイデアを現実世界の人々が使用できるものに変換するプロセスをステップバイステップで丁寧に解説します。構築するのは、クラウド、モバイル、ブラウザ、エッジデバイス向けの実用的なディープラーニングアプリケーションです。一部の章ではその章で扱うトピックの専門家をゲスト執筆者に迎えてさまざまな手法を解説しているので、読者のニーズにマッチするアプリケーションがきっと見つかるでしょう。対象読者は、ディープラーニングの世界にこれから参入したいソフトウェアエンジニアやベテランのデータサイエンティストから、AIを搭載した独自のアプリを作りたいけれど何から始めればいいのかわからないホビーストまで。 賞賛の声 監訳者まえがき まえがき 1章　人工知能の概観 1.1　おわび 1.2　ここからが本当のイントロダクション 1.3　AIとは 1.3.1　きっか

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基盤モデルが自動運転車を操ってる筆者のイメージ created by DALL-E Turingで機械学習チームでエンジニアをしている井ノ上です。(Twitter: いのいち) Turingは2030年までにあらゆる場所で自動走行が可能で、ハンドルが必要ない完全自動運転システム（Level 5自動運転）の開発を目指して様々な技術の調査や検証を行っています。このテックブログではTuringがどのようにしてLevel 5完全自動運転にアプローチしていくのか、近年の基盤モデルやGoogleのロボティクス研究から考えていきたいと思います。 TuringのLevel 5への仮説 Level 5の自動運転をどのようにして作るのか。これは多くの人が気になるところだと思います。TuringではLevel 5自動運転の実現の鍵は「知能」にあると考えています。従来の自動運転の開発によって、LiDARやレーダー

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