NTT 東日本 - IPA 「シン・テレワークシステム」 - HTML5 版 Web クライアントの公開について
NTT 東日本 - IPA 「シン・テレワークシステム」 Beta 7 および HTML5 版 Web クライアントの公開について トップ | 中間報告 | 自治体テレワーク for LGWAN | HTML5 Web 版クライアント (Mac, Chromebook 対応) | バージョン履歴 | ダウンロード | ユーザー数グラフ 入門 - 今すぐ使ってみよう | クライアント検疫機能・MAC アドレス認証機能 | 二要素認証・ワンタイムパスワード (OTP) 機能 | マイナンバーカードを用いたユーザー認証機能 | 仮想マルチディスプレイ機能 行政情報システムでの利用 | 組織 LAN におけるポリシー規制サーバー設置 | 企業システムにおける VM・HDD クローン対応 | Wake on LAN リモート電源 ON 機能 | 画面撮影・キャプチャ防止のための電子透かし機能 FAQ
オープンソースでMac/Winに対応した音楽練習/耳コピのための音楽プレイヤー「Melissa v2.5」がリリース。
オープンソースでMac/Winのクロスプラットフォームに対応した音楽練習/耳コピのための音楽プレイヤー「Melissa v2.5」がリリースされています。詳細は以下から。 MelissaはMasaki Onoさんが2020年から開発している音楽プレイヤーで、曲の区間ループや再生速度の変更、曲と同期するメトロノーム、セットリストの作成など楽器の練習や耳コピのための機能が備わっていますが、このMelissaの最新バージョンとなる「Melissa v2.5」が新たにリリースされています。 Version 2.5.0 new features キーボードやMIDIメッセージへ、ショートカットを割り当てられるようになりました。 音程を細かく調整できるようにしました。 リリースノートより抜粋 約1年ぶりのアップデートとなるMelissa v2.5では新たに左上のナビゲーションメニュー(三本線)の[ショ
もともとWindowsを利用していた筆者ですが、MacBook ProがRetina化した際にMacユーザーデビューし、そこからMacを愛用していました。しかし、この度Windowsへ戻ることにしました。理由を紹介します。 なぜWindowsに戻るのか 理由は2つ。Catalinaが酷すぎるから、そしてMacBook Pro 2018が酷いから。 Catalinaは筆者の環境では作業中に突然電源が落ちたり、レインボーサークルが表示され操作不能になったり作業や仕事がままならないときが多くありました。Mojaveではこのような症状は一切起きなかったので、これはCatalinaの問題かと思います。 MacBook Pro 2018は熱が酷いです。ノートパソコンな故ある程度排熱が厳しい面がありますが、フルパワーで使うとCPU温度が100度を超えるときが頻繁にありました。その状態で使い続けると電源が
何がすごいってM1チップとも呼ばれているApple SiliconのCPU。今までのIntel CPUモデルに比べて圧倒的なハイパフォーマンス。そしてバッテリーの持ち。キッティングはもちろんゼロタッチデプロイ。サイボウズの社長も大絶賛しています。 高速M1搭載 Macbook Pro が早くもサイボウズ情シス公認の標準端末に。これでZoomつないでパワポでプレゼンしながらChromeのタブを開きまくってもサクサク動作。サイボウズに勤めててよかったよ！ しかも情シスの手を煩わすことなく完全リモートセットアップが可能に。採用が増えても出社不要で安心！ https://t.co/Dlg1qQ4kLS — 青野慶久/aono@cybozu (@aono) March 5, 2021 今年の秋にハイスペックの新モデル M1 Pro / M1 Max MacBook Proも発売されましたが、一般的な
ジェフリー・ポールのブログより。 ここにあります。それが起こりました。あなたは気付きましたか? リチャード・ストールマンが1997年に予言した世界のことを話しています。コリイ・ドクトロウも警告しました。 macOSの最新バージョンでは、アクティビティのログが送信されたり、保存されたりしない限り、コンピュータの電源を入れ、テキスト・エディタや電子書籍リーダを起動して、文書を書いたり読んだりすることはできません。 macOSの現在のバージョンでは、OSはそれを実行する時に、あなたが実行したすべてのプログラムのハッシュ(一意の識別子)をAppleに送信することが分かりました。多くの人はこれに気づいていませんでした。なぜなら、それは静かで目に見えず、オフラインのときに即座に、そしてうまく失敗するからが、今日はサーバが本当に遅くなり、フェイルファストのコードパスにヒットせず、インターネットに接続して
やはり予想を超えてこなかったGPT-4と、GPUの未来、ホビイストへの手紙 2023.03.16 Updated by Ryo Shimizu on March 16, 2023, 08:00 am JST 3月14日の早朝、GPT-4が公開され、筆者は早速試した。 その後、開けて3月15日の早朝、APIも部分的に解放され、筆者はそれも試した。 その上で、先週書いた記事の内容についての確信が深まった。 やはり、GPT-4は期待を超えてはこなかった。 GPT-4は、ChatGPT Plusに入会すると誰でもすぐに使うことができる。APIだけは招待制だが、それも筆者と同じくらいのタイミングでアンロックされた方も少なくないのではないか。 100倍規模のパラメータがあっても、アプローチには限界があるのである。 また、ChatGPTが注目を集めたことで、これまで下火になっていた他の大規模言語モデル(
2021年最終最強デスクツアー。MateView×3枚＋M1 Max Mac＆Windows自作PCの全部入り環境
YouTubeにて動画版デスクツアーも公開しているので、動画で見たい方は是非こちらもチェックしてみてください。 最強Intel iMac＋トリプル5Kモニター環境の抱えていた問題点 2020年最終Intelモデル・最強スペックのiMacを購入し、左右にUltraFine 5Kモニターを接続する事で27インチ・5120×2880の5Kモニターを3枚並びで横に連ね、Intel Macの完成形を目指した前回のデスクツアー。Mac単体の環境としては非常に満足しており、5月に公開した新しいWordPressテーマをはじめ今年に取り組んだ様々なプロジェクトを何の不満もなく完璧にこなしてくれました。 ただしデスクツアーの文中でも取り上げたとおり、Mac単体環境としての完成度の高さの反面、Windows介入の隙が全く無いという点が懸念点でした。左右のUltraFine 5Kは入力が1端子のみで、しかもTh
AIボイチェン「RVC」の精度と学習・変換速度が革命的。コナンの蝶ネクタイ的リアルタイムボイチェンも可能（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
おいおいまたかよ、驚き屋かお前はと言われそうですが、またゲームチェンジャーなんですよ。ほんとすいません。全部AIが悪いんです。 AI関連はちょっと目を離すと取り残されてしまいます。後から来たのに追い越され、泣くのが嫌なら歩いていくしかないのです。今回、それが再びAI音声合成で起きました。 筆者はAIアートグランプリを受賞したおかげでいろいろなところから取材を受けたり自分でも解説記事を書いたりしていますが、その中で、Diffusion（拡散）モデルを使ったDiff-SVCというAI声質変換によってリアルな元音声を再現できると説明してきました。ですが、これからは「実は今は新しいAI技術を使っているんですよ」と付け加えなければいけません。 妻の歌声を合成するのに使っていたDiff-SVCから別の新しい技術に乗り換えてしまったのです。 Diff-SVCが出た後に、So-VITS-SVC（SoftV
あらすじ 公衆WiFiに繋いだ状態でいつものように docker container run -p 8080:80 nginx のような感じでDockerコンテナを動かしていたら、外部からリクエストを受信した。 ファイアウォールを設定し、外部からのアクセスを拒否しているはずなのになぜアクセスできたんだ... 環境 Docker desktop for mac with apple silicon 4.21.0 何が起きた? Dockerはデフォルトの設定では-p 8080:80のようにポートマッピングするとファイアウォールの設定を書き換え、外部からそのポートへのアクセスを許可するようになっている。 その結果LAN内の他のPCから対象ポートにアクセス出来てしまう。 ちなみにこれはDocker公式からも注意が出ている。 Publishing container ports is insecur
神アップデート！ Win, Mac, Linux対応、クラウドでの同期機能も備えた最強のコードスニペットマネージャー -massCode
HTML, CSS, JavaScriptをはじめとしたさまざまな言語に対応、クラウドでの同期機能も備えたオープンソースのコードスニペットマネージャー「massCode」がv3に神アップデートされたので、改めて紹介します。 macOS, Windows, Linux対応、日本語の入力など日本語環境も完全サポート。クラウドで同期できるので、すべての環境で同じコードスニペットを使用できます。 非常に快適で高速に動作し、VS Codeとの連携でさらに便利になっています！ massCode massCode -GitHub massCodeの特徴 massCodeのダウンロードとインストール massCodeの使い方 massCodeの特徴 massCodeは、デベロッパー向けのコードスニペットマネージャーです。ライセンスはGNUで、オープンソースなので商用でも無料で利用できます。 macOS 1
画像生成AIのStable Diffusionがオープンソースとして公開されましたね。さっそく動かしてみたいなと思って触ってみることにしましたが、手元にあるのはMacBookだけなので、なかなか大変でした。 ありがたいことに、先人がたくさんいるので参考にして環境構築ができました！ たぶんそれなりにすぐにすんなり動かせるようになると思いますけど、今すぐやってみたくてトラブってる人の参考になればと、わりとなぐり書きで恐縮ですが書いておきます。 動作速度とか ちなみに気になる実行速度ですが、自分が使っているのはMacBookPro 14インチモデルの一番スペックが低いやつでして 8コアCPU、14コアGPU、16コアNeural Engine搭載Apple M1 Pro メモリ32GB です。 画像生成中は15〜20GBほどメモリを消費し、5分ほどで画像が6枚生成できます。 学習モデルを取得する
Rosetta 2とは Rosetta 2は従来のインテル用のアプリをApple Silicon Mac上で自動的に変換して実行できるようにする技術です。Rosetta 2は最初からMacにインストールされている訳ではなくて、 インテルアプリを実行しようとしてRosetta 2が必要になった時点でインストールを求められます。今回はこのインストールを徹底的に拒否して検証を進めます。 Macの設定あれこれ いきなり話が脱線しますがMackbookを買って最初にやった設定をメモ書きします。 クリックとドラッグの設定 タップでクリックやドラッグがしたい人向けです。特にタップでドラッグは長めのドラッグに便利なので重宝します。以下の記事が参考になりました。 Caps LockをControlキーに変更 Aキーの横はControlじゃないと落ち着かな人向けです。JIS配列の方はそのままAの横がContr
Apple Silicon「M1」搭載Mac登場 MacBook Air、Mac mini、MacBook Proの3機種
Apple Silicon「M1」搭載Mac登場 MacBook Air、Mac mini、MacBook Proの3機種 米Appleは11月10日（現地時間）、プロセッサをIntel製から自社Apple Siliconに切り替えた初めてのMacを発表した。iPhone 12、第4世代iPad Airに搭載されたApple製SoC「A14 Bionic」をMac向けに強化した「M1」を組み込んだMacBook Air、Mac mini、MacBook Pro 13"を発売する。価格はそれぞれ10万4800円、7万2800円、13万4800円から（いずれも税別）。11月17日に発売する。OSはmacOS Big Sur。 MacBook AirとMacBook Pro 13"はそれぞれバッテリー持続時間を大幅に伸ばし、MacBook Pro 13"は最長20時間の連続動画再生を可能にした。
Parrots in captivity seem to enjoy video-chatting with their friends on Messenger
「こんなの俺らのAppleじゃない！」 M1 MacショックとWindowsの行方 小寺・西田の2021年新春対談（前編）
この記事について この記事は、毎週月曜日に配信されているメールマガジン『小寺・西田の「マンデーランチビュッフェ」』から、一部を転載したものです。今回の記事は2021年1月18日に配信されたものです。メールマガジン購読（月額660円・税込）の申し込みはこちらから。 2020年はPCの人気が再燃した年だったのではないだろうか。昨年はWindows 7のサポート切れによる駆け込み需要が一段落して、落ち込みが懸念されていたのだが、蓋を開ければどのメーカーもかなりの増収となっている。 MacもM1の登場で脚光を浴び、そしてWindowsは？ という話である。 M1が変えた世界観 小寺 僕はけっこうビデオ編集をよくやるんですけど、ネット会議の影響もあって、PCの復権って2020年にけっこうあったと思ってるんですよ。 西田 あ、それはそうですね。2020年はPCの復権は間違いなくあったと思います。 小寺
驚異の高精度AIリアルタイムボイチェン「RVC」で友人になりすまして本人と会話したときの反応（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
高精度でリアルタイム処理も可能なAI声質変換ソフト（ボイスチェンジャー）「RVC」の記事が大変な反響を呼びました。Stable DiffusionやChatGPTなど生成系AIがメジャー化する中、世間からはそれほど大きな注目を浴びているわけではありませんが、音声AIも驚くべき速度で進化を遂げています。 AIボイチェン「RVC」の精度と学習・変換速度が革命的。コナンの蝶ネクタイ的リアルタイムボイチェンも可能（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge 記事中でデモとしてお聞かせしたのは、筆者の妻の歌声を高精度に再現するもので、それはこのソフトのおそらく最大の特徴を生かしたものではありません。そこで、また実験をしてみることにしました。 今回は、ポッドキャストbackspace.fmを10年近く一緒にやっている友人であるドリキンのAIモデルをRVCで作ってみました。 backsp
Noteの皆様、はじめまして。 今年はワークスタイルの変化に伴い、自宅の作業環境を改めて整備した方も多いのではないでしょうか。私が所属するツクルバでも、エンジニアが所属するチームは春から全面的にリモート体制へ移行しました。 その後、オンラインミーティング向けに自宅の作業環境のアップデートを重ね、その変遷を社内で共有したところ大変好評をいただいたので、Noteでも共有することにしました。少々長い記事ですが、お付き合いいただけると嬉しいです。 Macだけで良かった時代前職時代にリモートワークが許可されていたこともあり、以前から自宅の作業環境を既に整備していたので、リモート体制への移行はスムーズでした。下の写真は数年前の自宅デスクです。デスク上にiMacしかない、素晴らしい環境でした。 これなら、かのデスクすっきりマガジンの皆様もニッコリしてくれるでしょう。 しかし、今年になってこのすっきりデス
この記事は、株式会社カオナビ Advent Calendar 2023 の3日目です。 はじめに 株式会社カオナビの高橋(@kunit)です。 今回は MySQL バージョンアップ(5.7 -> 8.0) で起きた問題とそれに対してどのように対処したのかを書いていこうと思います。 何が起きたのか MySQL 5.7 から 8.0 にバージョンアップをするにあたって、CI およびローカル環境でテストができるように MySQL 8.0 のイメージを作成し、それをつかって各機能の担当者にテストを開始してもらっていたのですが、以下のような事が起きました。 接続を MySQL 5.7 から 8.0 に切り替えただけでテストの時間が3倍くらいかかるようになった そこを変更するだけで3倍遅くなるってやばいぞということで報告してくれた担当者と同じテストを自分でも実施してみると再現性があり、それが以下のどの
海外サイト「IT之家」は4月12日（現地時間）、Appleのエンジニアリング担当副社長Kate Bergeron氏とMac製品マーケティングチームのEvan Buyze氏の独占インタビューを公開しました。そのなかでEvan Buyze氏は、Macの実行メモリ容量について興味深い発言をしています。 Macでは2015年以降、全モデルが最低でも8GBの実行メモリを搭載してきました。2020年以降に登場したApple Silicon搭載モデルでは、CPU、GPU、実行メモリを1つのチップに収めたユニファイドメモリとすることで、各チップが分離していた従来モデル（Intel Mac）と比べ、全体的な処理能力も向上しています。 一方、複数のチップをまとめた結果、購入後に実行メモリの容量を増やすという、Intel MacのハイエンドモデルやWindowsマシンではお馴染みのテクニックは使えなくなりました
多くの人、特にMacユーザに読んでほしい「Your Computer Isn't Yours」日本語訳 - YAMDAS現更新履歴
sneak.berlin コリィ・ドクトロウのブログ（ニュースレター）Pluralistic の Digital manorialism vs neofeudalism で宣伝されているローカス・マガジンの連載記事 Neofeudalism and the Digital Manor（日本語訳）経由で知ったブログ記事である。 恥ずかしい話だが、ワタシはこの記事で書かれている最近のバージョンの macOS のおそるべきユーザ支配について、これが書かれた昨年11月に話題になっていたことを知らなかった。 しかし、このエントリのはてなブックマークを見ても、その内容を考えると数が控えめで、もしかするとワタシのように知らない人も多いのかもと思ったので、ここで紹介しておいたほうがよいと思った次第である。 最近のバージョンの macOS では、君はコンピューターの利用ログを記録されていて、ログデータを送信
Mirrativバックエンドのエンジニア @stakme です！ みなさんMacでDockerしてますか？今回は私から、Mac+Docker開発についての文章をお届けします。Docker Desktop for Macの有料化など、最近話題の多いところですよね。 ただし法的問題を含みますので、記事の正確性に配慮していますが、内容は保証しません。法的問題は弁護士に相談しましょう。 tl;dr まずは現状認識 必要なのはdockerd 困りがちなポイント Lima Linux バインドマウント ポートフォワード 結局どうするか あと6週間 We are hiring! tl;dr 大前提として「GUIを使わければMac版Docker Desktopは無料」ではない Docker Desktop for Macは便利だが、マウント起因でパフォーマンスに影響を受けるケースも存在する 「買わないなら
by Linux Foundation オープンソースのOS・Linuxの開発者として知られるリーナス・トーバルズ氏が、AppleのM1チップを搭載したMacについて「絶対欲しい」と発言していたことが分かりました。 Linus Torvalds wants Apple’s new M1-powered Macs to run Linux https://thenextweb.com/plugged/2020/11/23/linus-torvalds-wants-apples-new-m1-powered-macs-to-run-linux/ Linus Torvalds wants an M1 Mac… but running Linux, obviously https://developer-tech.com/news/2020/nov/23/linus-torvalds-m1-mac
この記事は はてなエンジニア Advent Calendar 2022 16日目のエントリーです。 こんにちは、Webアプリケーションエンジニアの id:masawada です。過去のAdvent CalendarでLinuxデスクトップを業務利用している記事を書きまして*1、そこから早いもので3年経ちました。当初はこのころからの差分でも書こうかと考えていたのですが、書き出してみると案外大きな変化はなくネタとしてイマイチ面白みに欠けるので企画を練り直すことに。(裏返せば十分に安定して利用できているということで、それはそれでありがたいのですが!) 考えているうちに、そういえば社内でLinuxデスクトップを利用している他のエンジニアはどんな環境で作業しているのかな? と気になったのでアンケートをとってみることにしました。 アンケートの方法 以下の項目でGoogle Formを用意しました。 業
自作の、地道で普通の内容のベンチマークを走らせてみたら、M1 Mac miniがMacBook Pro（M3 Pro、RAM 36GB）に勝ってしまった。どうしよう。 「頭がおかしい」と言う人がいるかもしれないので説明まず、Apple Siliconの第1世代である「M1」とは何か？ それは、コンピュータの拡張性とか可能性を全部投げ捨てて、「コンピュータをワンチップですべて構成したい」というAppleの野望が、ストレートに実現し過ぎてしまった謎SoC（System on Chip）です。 そして、その最小単位のコンピュータは、RAM 16GBでGPUは速いものの外付けGPUと同じか、最上位のGPUには勝てないぐらい。バッテリー寿命はやたらともつ、無駄のない世界。 それだとRAMが少なすぎるとかムービー書き出し処理速度が不十分だというユーザーに向けて、複数のチップを貼り合わせて拡張（M1 M
なぜ Apple が M4 をいきなり発表したのか? TSMC ロードマップとローカルAI時代の幕開け - 狐の王国
昨晩、Apple が新型 iPad Pro と iPad Air を発表した。一部で予想されていた通り、M3 はスキップして M4 が搭載された。Air も M3 ではなく M2 が搭載された。これは Apple Silicon を製造する TSMC の動向をある程度追いかけてる人にとっては、とても合点がいく展開だったと思う。 www.apple.com Apple Silicon でも TSMC の N3B と呼ばれる 3nm 世代を使って製造されるのは iPhone 15 Pro に搭載される A17 Pro だけになるんじゃないかと考えていた。なぜなら TSMC N3B はたいへん歩留まりが悪い、つまり不良品率が高くて製造コストが高いと報じられていたからだ。それを改善した N3E もすでに動いていて、Apple 製品以外はこちらを使うことになるだろうとも報じられていた。 実際は Ap
概略を説明すると、 Catalina の頃から Apple が Mac ユーザーのアプリ起動ログを勝手に収集していたが、 Big Sur の公開日にログ集約サーバーがダウンしてしまい、そのせいで Mac を使えなくなる人が続出して問題が発覚したというもの。 Rebuild の Episode 288 で触れられているので興味がある人は聞いて下さい。 この記事については日本語の翻訳もあってはてブで 500 ブックマークくらいついていたが、どうも機械翻訳されただけのようだったし、一部訳が違うのではと思われるところがあったので自分でも訳してみた。訳を原著者の Jeffrey Paul 氏にメールで送ったので恐らくそのうち本家に日本語訳が追加されると思う。 2020-11-25 9:16 追記 日本語訳追加してもらいました。 起きていることをまとめると以下のような感じだ。 Apple は Mac
AppleとIntelが別れる、語られない理由
Appleは、6月22日に開催した開発者向けオンラインイベントWWDCのキーノート（基調講演）で、Macの心臓部を、2年をかけてIntel製プロセッサから自社設計のSoC（注）である「Apple Silicon」に切り替えると発表した（キーノート動画、Appleのプレスリリース）。 注：SoC SoC（A system on a chip）は、シリコン半導体チップの上に多くの半導体素子（トランジスタ）を集積して中央処理ユニット（CPU）、グラフィックス処理ユニット（GPU）、メモリーなど複数の機能群を載せ、「システム」として製品化した半導体部品を指す言葉。プロセッサ（処理装置）という言い方では収まらない複数の機能を集積した部品がSoCである。 Appleは、なぜ脱Intelを進めると発表したのか。いろいろな分析が出ているが、ここではAppleが語らなかったある事実を取りあげる。知っている人
Apple SiliconのM1が速いと話題だ。単に速いというだけでなくRosetta 2を用いてx86_64バイナリをARMに変換して実行した時にIntel CPUで直接実行した時より速くなる場合があるというのだから驚きだ。その要因を考察するにつれ一つの仮説に思い至ったのでここに記しておく。 その要因とはRISCとCISCの違いだ。殴り書きなので詳細は省くが、CISCのほうがやってることが複雑で単純な実行速度という意味ではRISCに敵わない。特にRISCの固定長命令という特徴がカギを握る。 CISCの代表がIntelのx86である。しかし2000年ごろにはCISCはもう駄目だ的なことが声高に叫ばれていたが、気が付けばx86はそのまま栄華を極め2020年にまで至ってしまった。そこまで持ちこたえた理由の1つがRISCとCISCの境目がなくなる Pentium Proの逆襲に書かれているのだが
#stablediffusion 完全に理解した pic.twitter.com/IR5yjnL07Y— すぎゃーん💯 (@sugyan) August 31, 2022 ということで少し触って遊んでみたのでメモ。 Stable Diffusion をザックリ理解 先月公開された Stable Diffusion。 stability.ai 高精度で美しい画像を出力できる高性能なモデルながら、Google Colab などでも手軽に動かせるし、 Apple silicon でもそれなりに動かせる、というのが魅力だ。 中身については 以下の記事の "How does Stable Diffusion work?" 以降のところが分かりやすい。 huggingface.co 図をそのまま引用させていただくと という仕組みになっていて、受け取る入力は "User Prompt" と "Late
Appleが画像生成AI「Stable Diffusion」にまさかの正式対応、開発者いわく「画像を1秒以内に生成可能」
文章(プロンプト)を入力するだけで画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、2022年8月に一般公開されて以降、有志によって簡単に動かせるUIや各種拡張機能が続々と生み出されています。そんなStable Diffusionについて、Appleが機械学習フレームワーク「Core ML」への最適化を発表しました。同時にMacBookやiPhoneなどのAppleシリコン搭載デバイス向けのコードもオープンソースで公開されています。 Stable Diffusion with Core ML on Apple Silicon - Apple Machine Learning Research https://machinelearning.apple.com/research/stable-diffusion-coreml-apple-silicon GitHub - app
米IBMは5月6日（現地時間）、同社研究部門IBM Researchで製造した300mmウェーハ上で、2nmプロセスチップを生み出したと発表した。7nmプロセッサと比較して、約45％の性能向上、あるいは同じ性能レベルでの約75％の電力削減になるとしている。例えば、スマートフォンのバッテリー寿命を4倍にする可能性がある。 第2世代ナノシート技術が2nmノードへの道を開いたとしている。これにより「500億個のトランジスタをほぼ指の爪のサイズのスペースに収めることができる」という。IBMは米AnandTechに対し、指の爪のサイズとは150平方mmのことだと説明した。つまり、トランジスタ密度は1平方mm当たり3億3333万トランジスタということになる。ちなみに台湾TSMCの5nmチップのトランジスタ密度は1平方mm当たり1億7130万トランジスタだ。 IBMは2nmの利点として、スマートフォンの
会社の支給PCがMacBook Pro M1なので、新しく開発環境を構築した話 - 食べチョク開発者ブログ
こんにちは。 今年の年始からジョインした遠藤です。 さて、入社したところ会社支給のMacBook ProがM1チップのものでした。 はい、現状は開発環境で苦労するとか色々噂を聞くやつです。 実際に試したのですが、 現状の開発環境構築スクリプト、手順書が一切使えない VitualBox, Vagrantは利用不可 Dockerは利用可能ではあるが、一部イメージが対応されてない 古いパッケージは動かす手段がない などなど、通常ではぶつからない問題にぶつかります。 食べチョクでは、 Ruby Node.js MySQL Redis ElasticSearch Kibana を利用しています。 この辺りをメインに話つつ、Intel版とこんな風に違うのかっていう辺りの雰囲気を感じ取っていただければと思います。 どこに開発環境を構築するか まず、どこで開発環境を構築するかを考えてみたいと思います。 ロ
好みの画像を生成できるAI「Stable Diffusion」をmacOS環境で超簡単に実行できる「Diffusion Bee」が登場したので使ってみた
入力した文章に沿った画像を生成してくれるAI「Stable Diffusion」は、手軽に精細なイラストや写真を出力できることから大きな注目を集めてます。Stable DiffusionはNVIDIA製GPUを搭載したPC向けに開発されているのですが、Intel製CPU搭載マシンやApple Silicon搭載Macで動作させる方法が次々と編み出されています。新たに、MetaでAIやVRについて研究しているDivam Gupta氏がApple Silicon搭載Macで動作するUI付きのStable Diffusion実行環境「Diffusion Bee」を公開していたので、実際にM1チップ搭載iMacにインストールして使ってみました。 GitHub - divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui: Diffusion Bee is the ea
もしあなたがLLMを使ったプロダクトを何かしら開発している、もしくは興味があるのなら、メモリを大量に積んだMac Studioの購入を検討すべきです。 対象読者NVIDIAが絶対にいいという人はこの記事の対象読者ではありません。また、用途によって、ローカルマシンによるローカルLLMが向いてる・向いてないは明確にあるので、向いてない用途にしか使わない人も対象読者ではありません。あしからず。 また、この記事は別にNVIDIAをdisる意図はありません。みんな違っていい。NVIDIAもいい選択肢ですが、Mac Studioも悪くないですよ、と言いたい。 結論LLMプロダクト開発において、今年はもはやローカルLLMを無視できない、してはいけない状況です。 LLMプロダクト開発をする会社の視点でいえば、是非とも80GB以上の十分なGPUメモリを積んだマシンを用意できるようなアジリティを持つのが望まし
Dockerで構築する機械学習環境【2024年版】
Dockerを使った機械学習環境の構築方法 株式会社松尾研究所で働いているからあげ（@karaage0703）です。松尾研究所では、機械学習（ここでは、予測モデル、画像認識からLLMまで幅広く扱います）を使う多数のプロジェクトが走っています。プロジェクトの特性は多種多様なので、環境構築方法は様々なのですが、松尾研究所では、環境構築方法の1つとしてDockerを推奨していています。今回はDockerを使った機械学習環境の構築方法を紹介します。 松尾研究所の特にインターン生を想定した記事にはなりますが、他の組織、個人の方にも参考になる部分があるかと思いWebに広く公開させていただきます。 なぜDockerで機械学習環境を構築するのか？ 具体的な手法に入る前に、まずはDockerで機械学習環境を構築する理由から説明したいと思います。説明が不要な方はここはスキップしてもOKです。 そのために、Do
M1 Mac、まさかの敗北 Apple純正Logic ProでIntel Macに勝てないとは：iOS音楽アプリプロデューサーがM1 Macを使ってみたら（1/2 ページ） M1 Macと音楽系クリエイティブワーク周辺の話題を紹介する連載の第3回目は、Apple純正のDAWである「Logic Pro」のパフォーマンスをIntel MacとM1 Macで比較した。筆者のApple Siliconマシンは、Mac miniの8GBメモリ、256GB SSDという最安値構成モデルだ。 正直な話、今筆者は混乱している。前回の「最安M1 Mac mini、まだApple Silicon最適化されていないPro Toolsの性能に脱帽」では、「Pro Tools」（Rosetta 2で動作）における驚異的なパフォーマンスをご紹介した。 であるなら、Apple純正のDAWで、かつUniversal化され
M3チップを搭載した新しいMacBook Airが登場した。ラインアップは13インチ（13.6型）、15インチ（15.3型）の2つだが、今回は携帯性に優れた13インチモデルを試す。筆者がMacをテストするのは3年ぶりだが、3世代目となるApple Siliconの進化や実力が気になるところだ。早速レビューしよう。
とある大規模開発プロジェクトの中で WebView 用のフロントエンドシステム開発を立ち上げて2ヶ月経ちました。Android, iOS専任のエンジニアがいないため、外部協力者の指導のもと、モバイルアプリの画面を WebView で作るためです。 ある程度その営みについて見えてきたものがあるので記事にまとめることにしました。 プロジェクト参加人数は30名以上 プロジェクト自体は4ヶ月前から動いてる このプロジェクトへのフロントエンドチームの参加は1月から 現在 WebView とモバイル・バックエンドなどの結合試験をはじめている 背景 去年12月いまの会社にテックリードとして入社し、前述とは別のプロジェクトでフロントエンドチーム立ち上げを行っていました。同タイミングで、いまの会社に誘ってくれた飲み仲間もテックリード・チームリーダーとして入社しています。フロントエンドチームはこの2名がプロパ
Asahi Linux
Linux on Apple SiliconAsahi Linux aims to bring you a polished Linux® experience on Apple Silicon Macs. Install from macOScurl https://alx.sh | sh
ご存じの通り、Apple Silicon「M1」を搭載したMacが発売された。この連載の担当編集である松尾氏も早速入手されたそうで何よりである。現状のM1は、ある意味「拡張性を犠牲にして性能を優先した」構成であり、今後拡張性が求められるようになっていくと、いろいろ厳しいシーンも出てくるとは思うが、それをどう（CPUコアのアーキテクチャだけでなく、SoCのアーキテクチャも含めて）解決しながら性能を上げていくかが楽しみである。 さてこの連載の最後に、そういうApple Siliconの先にあるものを少し考察してみたい。結論からいえば、Appleは既にApple ISA（Instruction Set Architecture）の策定作業にかかっていると思う。それが世の中に登場するのはまだだいぶ先だと思うし、動向次第では世に出ずに終わる可能性も多少はあるが、そうした作業をやってないというのは、ま
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
もう諦めました。約8年間Macユーザーだった僕がWindowsに戻った理由 - すまほん!!
サイボウズの情シスが（独断と偏見で）選ぶオススメのIT機材、備品 10選 2021年版｜あおてつ
あなたのコンピュータはあなたのものではない
やはり予想を超えてこなかったGPT-4と、GPUの未来、ホビイストへの手紙
Dockerのポートマッピングのデフォルト設定は危ない - JUNのブログ
M1 MacBook ProでStable Diffusionを動かすまでのメモ
絶対にRosetta 2を入れてはいけないM1 Mac開発環境構築 2021-2-1版
Engadget | Technology News & Reviews
マイクとカメラを妥協しないミニマルデスクをつくる｜Jun Tanaka
MySQL 5.7 から 8.0 にしたらテストが激遅になった - Qiita
本気か？Apple幹部が「Macのメモリは8GBでOK」と主張。 - すまほん!!
Docker + Mac どうする問題 - Mirrativ Tech Blog
「M1チップ搭載Macが絶対欲しい」とLinuxの生みの親リーナス・トーバルズが絶賛
突撃! 隣のLinuxデスクトップ - Hatena Developer Blog
M3 Proに勝利。いまだに最強クラスのM1 Mac mini｜Piyomaru
Mac は「こちら側」のコンピューターではなくなった - portal shit!
M1とRosetta 2が速い理由の考察という名目の妄想
Stable Diffusionでmorphing - すぎゃーんメモ
IBM、世界初の2nm半導体技術を発表 バッテリー寿命は7nmの4倍
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由｜erukiti
M1 Mac、まさかの敗北 Apple純正Logic ProでIntel Macに勝てないとは
「M3 MacBook Air」は衝撃的なファンレスモバイル Windowsの世界よりも2歩先を進んでいる
大規模チームの中でフロントエンドを立ち上げて2ヶ月経ったのでまとめる
最終回：Apple Siliconがやってきた そのさらに先、「Apple ISA」への遠い道のり