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(
新感覚！メソッドチェーンでアニメーションがスラスラ書ける「Tween24.js」を作りました アニメーションを作る時に、「思いついた演出をすぐに実装したい」「頭の中ではできているのに、コーディングするのが面倒」と思ったことはありませんか？アニメーション作成にはライブラリを使用することが多いと思いますが、使い方を調べて覚えて、ドキュメントからコピペしたり、ひたすらタイピングをして… 私はこれらの問題を解決するために、「Tween24」というライブラリを作りました。Tween24はメソッドチェーンで記述するのが特徴で、たった1行でアニメーションが実装できます。依存ライブラリもなく、単体で動作します。アニメーションライブラリの多くはオブジェクト型でプロパティを指定するためタイピングが多くなりがちですが、メソッドチェーンであればエディターのコード補完機能でスラスラと記述できます。 その他にも、メソ
「大学などの研究機関や、動画編集を業務とする企業が使うようなパーツです。一般の家電量販店ではまず取り扱っておらず、ウチのような専門店じゃないと手に入らない。ましてや藤井（聡太、18）さんのように将棋ソフトのために購入した人は見たことがない」 将棋界で快進撃を続ける藤井二冠は棋譜の分析のためのパソコンを自作することで知られているが、9月10日付の中日新聞に掲載されたインタビューで、〈最新のはCPUに「ライゼンスレッドリッパー3990X」を使っています〉と明かした。 CPUはコンピュータの頭脳にあたるパーツだが、藤井二冠が名前を挙げたのは今年2月に発売された最新モデルで、お値段なんと約50万円。通常の家庭用パソコンのCPUであれば価格は2万～3万円程度である。 この高級品が「将棋の分析に最適」と評するのは、今年の世界コンピュータ将棋選手権で優勝した将棋AI「水匠」の開発者である杉村達也氏だ。
「今、ゲーミングPCを組むなら15万円」――1年前から変わった常識：古田雄介のアキバPick UP！（1/4 ページ） 夏休みはPCパーツの一式買い需要が増える。ただ、2021年の8月は「思っていた予算でゲーミングPCが組めずに涙をのんだ学生さんがいました」という話をちらほら聞いた。 原因は9割方グラフィックスカード――夏休みに涙をのんだ学生さんも 2021年に入ってPCパーツ、特にグラフィックスカードの値上がりが続いており、ゲーミングPCを組むトータルコストが上昇していることが背景にある。あるショップは「1年前は『予算10万円でゲーミング！』と売り出していたんですが、今はほぼ不可能なお題になってしまいましたね」と嘆く。 振り返れば、2020年6月には特別定額給付金（10万円）を元手に自作マシンを組むブームが起きていた。あれから、ゲーミングPCの最低ラインによく挙げられるGeForce G
「AI研究の6カ月停止」を要請したイーロン・マスク、自分は1万個のGPUを買い込み独自のAIプロジェクトを進めていることが判明
by JD Lasica from Pleasanton, CA, US イーロン・マスク氏率いるTwitterが約1万個ものGPUを買い入れて、膨大なツイートで学習した独自のジェネレーティブAIの開発を進めていることが報じられました。マスク氏は、AIが制御不能となり社会と人類に深刻なリスクをもたらすと主張し、最先端のAIプロジェクトの6カ月停止を要求した書簡に署名をしたばかりです。 Elon Musk reportedly bought thousands of GPUs for a Twitter AI project | Engadget https://www.engadget.com/elon-musk-reportedly-bought-thousands-of-gpus-for-a-twitter-ai-project-214535382.html 伝えられるところによると、
『メタバースの失敗はセカンドライフの失敗を元に学べ』とか言う人はだいたいエアプなのでSL歴16年目の私が教えます - urakatahero“B”log
セカンドライフでの私の製作物とアバターです まえおき セカンドライフは2003年に発表され、2006年ごろから話題になり、2010年にピークを迎えたLindenLab社が運営するSecondLife(セカンドライフ)ですが、2023年には20年目になりました。 メタバース関連の話題があがるとセカンドライフのつまらなさと過疎っぷりを伝える【メタバースの失敗】＝【セカンドライフの失敗】というキーワードの記事も同時に現れるのですが、その多くはそれなりに調べてはいるけども、セカンドライフの事を何もしらない人が書いている事が問題として挙げられ、一部セカンドライフユーザー達から猛烈に反論されたりするなどプチ炎上が起こりがちです。 例えば、PSO2やDQX、FF14、フォートナイトなどの様々な長く続いている有名オンラインタイトルをエアプ*1野郎がつまらないと断言すれば、それらのプレイヤーから反感を買って
半導体企業・Armが開発したArmアーキテクチャは、携帯電話や自動車、マイクロコントローラー、Amazon Web Services(AWS)のサーバーなどで使われる何十億ものチップで採用されています。Armはイギリスの企業でしたが、2016年にソフトバンクに買収されました。その後、NVIDIAへ売却されることが発表されたものの、中国国内でのライセンス権を持っていた中国合弁企業が一方的に独立を宣言し、知的財産権(IP)のライセンス権を横取りしたまま暴走を続けていると、半導体関連ブロガーのディラン・パテル氏が解説しています。 The Semiconductor Heist Of The Century | Arm China Has Gone Completely Rogue, Operating As An Independent Company With Inhouse IP/R&D -
初めましてカナザワと申します。 普段は映像やグラフィックデザインのお仕事をしています。 今回はBlenderを使ったセルルックアニメーションや、映像作りにも使えるエフェクト表現について書...
グラボが全然分からん
vrも安くなってきたし今までオンボやったけど増設しようかなーと初めてグラボについて色々調べたが ま っ た く わ か ら ん え？なんなん 種類が多いのはええけど品番っていうの？名前の付け方がゴミ過ぎてどういう性能順なのか全然分からん ああ、このグラボ以上のだったらVR動きますよ〜 以上じゃねえよ何を持って以上なんだよ 1060とか2060とか何が60なんだよ まあそこは無視するとして上の桁数だけ見てけばいいのかな？って思ってたら3桁台のグラボのベンチマークが良かったりする そこにtiだのsuperだの付いてるともうついていけねえ いやなんやの こういうのって1,2,3とかa,b,cとかそういう分かりやすく名前つけてくもんじゃねえの？ テニスの点数ぐらいわけ分からんわ サイトもアフィばっかりでまともに説明してるところどこにもねえし 言ってることバラバラだし 糞がー誰かvrやるなら最低限こ
マイクロソフト、Webブラウザで3Dゲームがびゅんびゅん動く「Babylon.js 5.0」正式リリース、WebGPUにフル対応、iOS/Androidなどクロスプラットフォーム展開も
マイクロソフト、Webブラウザで3Dゲームがびゅんびゅん動く「Babylon.js 5.0」正式リリース、WebGPUにフル対応、iOS/Androidなどクロスプラットフォーム展開も マイクロソフトは、JavaScriptで2Dや3Dモデルを高速に扱えるライブラリ「Babylon.js」の最新版「Babylon.js 5.0」正式版をリリースしました。 We'd like to formally introduce the next version of the Babylon Platform - #BabylonJS5 Blog: https://t.co/aMgjIIeIin Video: https://t.co/OMssjZZPPz#gamedev #gamedevelopment #indiedev #indiedeveloper #webdev #3D @WebGPU #w
ソフトバンクグループ（SBG）が傘下の英半導体設計アームを米半導体大手エヌビディアに売却する方向で最終調整に入ったことが13日、明らかになった。2社はSBGがエヌビディア株を取得するなど、売却に株式交換を組み合わせる方向で調整している。売却額は4兆円規模となる見通しだ。株式交換では、エヌビディアとアームの統合会社の株式をSBGが取得する枠組みも検討しているようだ。2社は近く合意することを目指し
月額料金なし、無制限の生成枚数でAIイラストをガシガシ描くなら、Stable Diffusionをローカル環境にインストールする「AUTOMATIC1111版Stable Diffusion WebUI」が必要です。 しかし、ローカル版AIイラストはグラフィックボードも必須です。 VRAM容量が多くないとダメ RTX 4000シリーズが良い Radeonは絶対にNG などなど･･･。いろいろな情報が飛び交っていますが実際のところはどうなのか？ やかもちグラフィックボードをなぜか40枚ほど所有している筆者が、実際にStable Diffusionを動かして徹底的に検証します。 （公開：2023/3/8 | 更新：2024/4/3） この記事の目次 Toggle AIイラスト（Stable Diffusion）におすすめなグラボを検証 検証方法：AIイラストの生成速度をテストする AIイラスト
この本は組込みシステムやOSのような低レイヤーシステムの開発経験がないプログラマーのような人が、自作OSをはじめるため解説本です。 著者自身、本職はウェブプログラマーですが、趣味で組込みOSの自作をしています。この本はそのノウハウ集のようなものです。 このような低レイヤーシステムはC言語で開発されることが多いのですが、今回はRustを使います。 RustはC言語と比較して、様々なモダンな機能やツール郡を取り揃えている上に、C言語の長所である直接のメモリ制御ができ、パフォーマンスも高いとして組込みシステム開発でつかえるとして注目されています。 Rustそのもの解説は控えめですが、低レイヤーシステム開発特有のテクニックは必要に応じて解説します。 想定読者 ある程度はプログラミング経験があることを前提としています。 また、レジスタやメモリなどコンピュータアーキテクチャに関する基礎用語の説明もちゃ
ゲーミングPCを致命的なミスをしたまま使っている人が多いというツイートを見て「救済されました！」という多数の声が上がってしまう
リンク www.dospara.co.jp グラフィックボード（グラボ）の確認方法とその見方とは｜ドスパラ通販【公式】 「パソコンで高画質の映像やゲームを満喫したい！」そんな時に必要となるのがグラフィックボードです。自分のパソコンのグラフィックボードはどうなっているの？そんな方必見、グラフィックボードの確認方法を詳しくご紹介します。
自作PC2024
新しいPCを組んだ。 自作PCを組むのはこれで二台目。一台目については以下の記事で紹介している。 自作PC2021 前回の組み立て時に基本的な部分を学べたので、今回は一度やってみたかった本格水冷に挑戦してみることにした。 組み立て後 組み立て前 この記事では、利用した各部品を紹介していく。前半では水冷にあまり関係無い部分、後半では水冷に関係する部分に触れる。自作PC2027を書くことになる頃合いで読み返したい。 ケース Lian LiのO11 EVO RGBを利用した。 Amazon | LIANLI E-ATX対応ミドルタワーPCケース O11D EVO RGB Black リバーシブルデザイン E-ATX（幅280mm以下） / ATX/Micro ATX/Mini-ITX規格対応 RGBストリップ標準搭載 420mmラジエーター搭載可能 日本正規代理店品 | リアンリー(Li LIA
『やーい、おまえのPCプレステ5以下！』ハイスペックすぎるためWindowsOSを入れさせてくれと懇願する人続出「メインメモリGDDR6は真似できない」
そうは、い観世音菩薩＠GPT @iruka3 やーい。 おまえのPC、プレステ５以下。www ＞PS5のおもな仕様は、CPUがRyzen Zen 2(8コア/16スレッド、最大3.5GHz)、GPUがRadeon RDNA2-based graphics engine(最大2.23GHz、10.3TFLOPS)、メモリがGDDR6 16GB(448GB/s)、ストレージはSSD 825GB(最大リード5.5GB/s)、 2020-09-17 09:32:17 そうは、い観世音菩薩＠GPT @iruka3 これを上回るPCを組もうと思ったら、RTX3080刺して、ストレージはPCIeカードにNVMeを２枚ぐらいRAID0で刺さないと無理かもねー。 CPUはRyzen売ってるからいいけれど 3080でも、GDDR6Xの10GBしか積んでない 2020-09-17 22:53:03 リンク Pl
予算30万円台の深層学習用PCの買い方｜shi3z
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
x86-64機械語入門
この記事はx86-64の機械語を書けるようになるためのガイドとなることを目指します。読者はアセンブリー言語について既にある程度知っていることを想定します。 情報源 x86-64の機械語のオフィシャルなガイドはIntelのSoftware Developer ManualまたはAMDのAMD64 Architecture Programmer's Manualです。 Intel SDM: Intel® 64 and IA-32 Architectures Software Developer Manuals AMD64 Architecture Programmer's Manual, Volumes 1-5 このほか、Cから呼び出される関数を定義したり、Cの関数を呼び出すためには、呼び出し規約の知識も必要です。使用される呼び出し規約はOSに依存し、Unix系では主にSystem V ABI
Intel AlderLake N100 が入ったミニPC買ったんだけど とても PC が入ってるとは思えない梱包で届いた 悪い意味でおもちゃっぽいけど異様に小さくて軽い筐体 からの Core i5-6500T の 130% ぐらいの CPU 性能 4K ディスプレイ繋いで余裕の GPU 性能 ですげえよかった。 メモリ 16GB SSD 512GB で 3 万弱で買えるのでかなりいいです。これくらいのグレードの PC って前は「どういう用途で使うにしろ、何かを我慢しながら使う」みたいなものだったと思うけど、「大抵の用途ならこれでいい」みたいな性能でる。 https://amzn.to/3GGPEQK
どうもこんにちは、あんどう（@t_andou）です。 前回宣言した通りに誰でも簡単にYoutubeの字幕ファイルを作る方法を書きます。 「Youtubeの」と書いていますが、実際はどの動画でも対応してます。 前回の記事 blog.takuya-andou.com まずはGoogleColabの共有 colab.research.google.com 使い方 GoogleColabに記載していますが 1.GPUを使用するように切り替え 上の「ランタイム」→「ランタイムのタイプを変更」からからGPUを選択 2.右上の接続 下のセルを実行すると自動的に接続されるので省略可能です 3.動画をアップロード ここにドラッグ＆ドロップでアップできます 大容量のデータの場合、GoogleDriveと連携した方が効率的です 4.入出力のパスの変更 ファイル名に合わせて変更してください 5.全セルを実行 あと
人工知能や深層学習が、デザインにも使用できるものが増えてきましたね。 落書きのように簡単に描いたスケッチから、写真のようにリアルな画像を自動生成する「GauGAN」を紹介します。 GauGAN Turns Doodles into Stunning, Photorealistic Landscapes GauGANは、印象派の画家ポール・ゴーギャンにちなんで名付けられたNVIDIA AI Researchプロジェクトの一つです。 ブラシツールや塗りつぶしツールで描いたスケッチを元に、雲や山や木や水や草や岩などのラベルを付けると、写実的な画像を自動生成します。他の画像をつなぎ合わせたり、テクスチャをカットアンドペーストするだけではなく、アーティストが何かを描くのと同じように、新しい画像を生成します。 SPADEが使用されており、既存の方法よりもリアルな画像を生成します。
低レイヤーから始める GUI
QtとかGTK+とかXとかWaylandとかそういうものに頼らないでLinux上でGUIする方法を解説します これは2023年1月15日に行われた カーネル/VM探検隊 online part6での発表資料です 発表動画: https://youtu.be/nOLjuPb_dPo ソースコード: https://github.com/Fadis/gct/tree/kernelvm_20230115
ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦 2023.08.19 Updated by Ryo Shimizu on August 19, 2023, 16:47 pm JST そろそろ業界の最深部でしか知られてなかった事実がニュースになって来始めているのでここで本当の問題を明らかにしておきたい。 AI開発に必須なのは、計算資源である。そしてこれは現在のところ、事実上NVIDIAが一社独占している。 NVIDIA以外の半導体がいくら「AIに特化しています」と能書きを垂れていてもごくわずかな例外を除いてはほとんど全部が誇大広告である。 たとえばApple Silliconは、「ニューラルエンジン」と称するモジュールを内蔵しているが、これを使ってAIの学習をすると、なんとCPUよりも遅い。信じられないかもしれないが、これが残酷な事実なのである
史上最年少でタイトルを獲得した将棋の藤井聡太棋聖（１８）が２１日、スポーツ報知のインタビューに応じた。１９日に１８歳になったばかりの若き棋聖に１８の質問を投げ掛け、素顔に迫った。天才が語る等身大の声を「私生活編」「将棋編」に分けて紹介する。（聞き手・北野 新太） ■いちばん会いたい人 《質問〈１〉》棋聖獲得、改めておめでとうございます。タイトルホルダーとして将棋界を代表する立場になり、他業界との交流も増えると思います。ちなみに「世界でいちばん会いたい人」ってどなたなんでしょうか？ 「あ、ハイ…。（米国の半導体メーカー）ＡＭＤのＣＥＯでいらっしゃるリサ・スーさんに…。２、３年前に自分がＡＭＤの『ＲＹＺＥＮ』（ＣＰＵ＝コンピュータの頭脳部）を使っていることに対してのツイートをしていただいて、かなりうれしかったので。一度はお会いしたいなあと思っています」 《質問〈２〉》パソコンを自作されてますか
自宅で動くChatGPTと噂のFlexGenを試す shi3zさんが興奮して動かしていたFlexGen 関係する記事は以下 ツヨツヨGPUが無いと動かないと思っていたのですが、タイムラインでミクミンPさんが、RTX3060でFlexGenを動かしているツイートを発見。 「RTX3060なら自分も持っている！」ということで、試してみることにしました。 追記： 私がこの記事で動かしているのは小さいモデルです。とりあえずお試しで動かしただけで、shi3zさんが動かしているモデルとは異なります。 性能の参考にする記事ではないので、ご承知ください。より大きいサイズのモデルの使用に関しては、FlexGenの公式リポジトリを参照ください。私も今後試したら追記していきます（現状、私の環境では動かせてないです）。 FlexGenをDockerで動かす 結果的には、Dockerを使うことで簡単に動かせました。
アマゾンは2025年春、｢ふるさと納税｣事業に参入するとの報道された。 REUTERS/Brendan McDermid./File Photo ふるさと納税にアマゾンが2025年春にも参入するとの報道を受け、ふるさと納税制度に対する懸念が広がっている。 ふるさと納税の大手ポータルサイトとしては、楽天ふるさと納税、ふるさとチョイス、さとふる、ふるなびなどが知られている。 自治体の返礼品を紹介しているポータルサイトは、サービスによって異なるが寄付金のうち｢10％程度｣を手数料として寄付先の自治体から徴収している。一方でアマゾンは手数料を大幅に引き下げたプランを検討しているという。
某月某日、ジサトラハッチから電話があった。 「ウチの若いのが、ソケットの向きを間違えてCPUを装着したようで、ピンが曲がっちゃってるんですけど……直せたりします？ Ryzen 9 5950Xなので、さすがになんとかしたくて」 この話を聞いただけだと、多少曲がったピンがあるくらいかなと思っていたのだが、後日、実物をみて驚いた。大きく曲がったピンが6本、傾いたピンはそれ以上という、なかなか悲惨なことになっていたからだ。 自作PCファンであれば、程度の違いこそあれ、このようなCPUのピンを曲げてしまうという失敗を経験したことがあるだろう。手を滑らせて落とす、ソケットに挿す向きを間違える、ソケットから外すときに片側だけ持ち上げる、ドライバーなどの小物をぶつける、グリスでCPUクーラーに貼り付き一緒に抜ける（通称スッポン）など、不幸な事故から過失まで、その原因は様々だ。 CPUといえば、古くは裏面に
ごくごく普通のノートパソコンにGPUボックスとRTX3060をつないで、お絵かきソフト(Stable Diffusion)を動かしてみました - 勝間和代が徹底的にマニアックな話をアップするブログ
最近よく、今話題のAIお絵かきソフト、Stable Diffusionで遊んでいるのですが、問題は、デスクトップパソコンしか強いGPUを積んでいないので、いちいち、デスクトップまで戻らないとできないことです。 でも仕事はだいたいノートパソコンの方でやっていますので、それだとちょっと仕事の合間に遊ぶということができません。 私のノートパソコンには、GTX 1650とかGTX 1660ぐらいの弱いGPUは載っているのですが、ちょっと絵を作らせると1枚1分ぐらいかかってしまうので、あまり試行錯誤かできないので、実用的ではないです。 デスクトップのRTX2060Superなら、だいたい512×512で１枚の絵を4秒くらいでかけますので、それらいのGPUがノートにもほしいなーーー、と思いました。 しかし、そのクラスのノートパソコンを買おうと思うと、それこそ30万円コースでとてつもなく、高いです。しか
ビデオカードのメモリが増設できない理由について、昔この業界に関わったことがある俺が説明してみる。理由は2つで、技術的ハードルが高い点と需要が無いという点である。 その1 技術的ハードルについて現在主流となっているビデオカードのメモリはGDDR6という規格である。こいつは16Gbpsでデータを転送できるんだが、1bitのデータのやりとりに使えるのはわずか62.5ピコ秒しかないということだ。これってメチャクチャやばい話で、僅か数mmの配線長の違いでも信号のタイミングのずれに影響してしまう。PC系のニュースサイトでビデオカードからクーラーを外した写真がよく掲載されているので試しに見てほしいのだが、タイミングずれが起きないようにGPUの周りを囲むように等距離になる位置にメモリが配置されているのがわかるだろうか？また、このような配置には、配線距離が短くなるメリットもあるのだ。 一方、PCに使われるメ
広島大学は8月31日、富士通研究所と共同で、多くのデータ圧縮方式で採用されている「ハフマン符号」の並列展開処理を高速化する新しいデータ構造「ギャップ配列」を考案したことを発表した。NVIDAのGPU「Tesla V100」を用いて実験した結果、従来の最速展開プログラムと比較して、2.5倍から1万1000倍の高速化を達成できたとしている。 同成果は、同大学大学院先進理工系科学研究科の中野浩嗣教授らの共同研究チームによるもの。詳細は、2020年8月に開催された国際会議「International Conference on Parallel Processing (ICPP)」において発表され、269件の投稿論文の中から最優秀論文賞に選ばれた。 インターネットを介して多数の画像ファイルや動画ファイルなどを転送したり、また記録メディアに保存したりする際、データの圧縮は誰でも日常的に行っている。そ
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
Tediumより。 AppleがPowerPCからIntel CPUに移行した時を振り返り、なぜ今、インテルが15年前のPowerPCと同じ立場にあるのかを考えてみよう。 アーニー・スミス Today in Tedium: おそらく、今日私が状況を説明しようとしている待望の瞬間は、ある意味で完全に避けられないでしょう。何年もの間、AppleはARMプロセッサ・アーキテクチャの知識を利用してデスクトップやノートパソコンにARMを持ち込むという噂がありました。来週の仮想ワールドワイド・デベロッパーズ・カンファレンスで、iPhoneの巨人がまさにそれを行うことを期待されています。もちろん、多くの人は失敗したパートナー、つまりAppleの垂直統合への動きにつながったビジネスの失恋相手であるインテルに焦点を当てることでしょう。しかし、私は、インテルがAppleを買収する途中で打ち負かしたプラットフォ
Transformerは分散できる代償として計算量が爆発的に多いという不利がある。 一度みんなが忘れていたリカレントニューラルネットワーク(RNN)もボケーっとしている場合ではなかった。 なんと、GPT3並の性能を持つ、しかも完全にオープンな大規模言語モデルが公開されていた。 そのなもRWKV(RuwaKuvと発音しろと書いてある。ルワクフ?) RWKVはRNNなのでGPUメモリをそれほど大量に必要としない。 3GBのVRAMでも動くという。 時間がない方はビデオをご覧ください 僕の失敗は、何も考えずにgit lfs installでディレクトリごとコピーしようとしたこと。 このディレクトリには過去のモデルデータが全部あるので、ひとつ30GBのモデルデータを何十個もダウンロードしようとしていて終わらなかったのだ。 モデルデータは一とつあれば十分なのでひとつだけにする。 次に、chatのリポ
GPUでZIPパスワードを解析する - Qiita
企業間のファイルのやり取りにZIPファイルの暗号化がされていることが多いのですが、その暗号は意味がなかったり、弱かったり、余計にセキュリティリスクが高くなっています。ZIPの暗号化が使えないことを証明するにはパスワードを解析するのが一番です。 パスワードが解析できるなら、もうあとからパスワードを送る必要はないのです。 用意するもの Windows PC Windows10を使いました。 GPU できる限り早いやつ ノートPCなので、外付けGPUケースにThunderbolt3でGPUを接続しています。 GTX 2080とケースで 10万円ぐらいかかっています。 CUDA Toolkit あらかじめ入れておきましょう。 hashcat hashcatのWindows版で公式サイトからダウンロードしたもので、バージョンが5.1.0の場合は古いので対応していません。 Windows版のJohn
ハード技術者からみた米中日
米中の技術競争に日本はおいていかれているように、いち技術者からは見える。 どうして今のような状況になったのか、考えてみたい。 原因は1つではなく、複合的だろう。 設計ソフトが持てなかった日本日本で半導体を開発しようとすると設計ソフト(Cadence, Synopsysなど)が必要だが、国産はもうないに等しい。 Webで働いている人からするとオープンソースで開発すれば、と思われるかもしれないが、あるにはあるが、実際の製造には使えない。 機能が全然足りていないのもそうだが、全部の設計工程用のソフトはない。 設計ソフトのライセンス料金が億単位でかかる。 製造原価やウェーハ代や人件費がかかるでしょと言われるが、ライセンス料金も開発費の中でかなりの割合を占めている。 Web業界だとOracleの値上げに苦しんでいたと思うが、あれと同じような状況だ。 中国はどうかというと、日本と同様に設計ソフトは作れ
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簡単に描いた落書きから写真のようにリアルな画像を自動生成するツール -GauGAN
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１８歳・藤井聡太棋聖、いちばん会いたい人、欲しいドラえもんひみつ道具…１８の質問《上・私生活編》 - スポーツ報知
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