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
はじめに - Rustで始める自作組込みOS入門
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。
Effective web performance tuning for smartphone
第三回DeNAゲーム開発勉強会の資料です。 https://atnd.org/events/59594
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
スムーズなアニメーションを実装するコツと仕組みを説明するよ。CPUとGPUを理解しハードウェアアクセラレーションを駆使するのだ！（Frontrend Advent Calendar 2013 – 06日目） | Ginpen.com
（追記: 2018年10月）何年か経ってから見ても内容大丈夫そうでした。 この記事はFrontrend Advent Calendar 2013の6日目の記事です。昨日は谷さんでWeb Components/Polymerを軽く触ってみるでした。（これ今後数年で大流行りしそうに思うので、未読なら是非！） さて、最近はHTML5だCSS 3だFlashやめてJS制御でアニメーションだーってんで盛り上がってるわけですが（周回遅れ）、いざアニメーションを実装してみても、なかなかスムーズに動いてくれなかったりしますね。 どうやったらスムーズに動くかってのを解説したいと思います。 なおこの辺りの情報は、概ね斎藤さんを中心としたFrontrend絡みの方々に教えて頂きました。感謝感謝。 先に結論 概念的なの GPU合成レイヤーを適切に使うと早い いわゆるハードウェアアクセラレーション 何がCPUで、何
Check Point is the latest security vendor to fix a vulnerability in its technology, which it sells to companies to protect their networks.
『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
Chromeの隠し機能にアクセスできる「Service Pages for Google Chrome」が便利！開発者向けの特殊URL早見表付き - Chrome Life
Chromeでは、アプリケーションやエクステンションを開発する人のために、ブラウザのメモリ状況やキャッシュ・ネットワーク通信状態などの内部情報を確認できる仕組みを提供しています。 ブラウザの内部情報は、chrome://xxx のような特殊なURLでアクセスすると確認ができます。 例えば、ブラウザで下記のアドレスを入力します chrome://net-internals/ ネットワークに関する様々な情報が確認できるページが開きます。 他にもこのような特殊URLはたくさんあるのですが、開発者向けの隠し機能なのでアドレスを直接入力しなければいけなく面倒です。 しかし、最新のChromeでは特殊URLの一覧ページがちゃんと用意されていました。 chrome://chrome-urls/ をアドレスバーに入力すると、特殊URLの一覧が表示されるので、そこからアクセスできるようになります。 どのUR
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
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
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
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
長文日記
UAC in MSI Notes: How to Build Packages that work for both Standard User and Per-Machine? - Setup Sense and Sensibility - Site Home - MSDN Blogs
In Visual Studio 2022 17.10 Preview 2, we’ve introduced some UX updates and usability improvements to the Connection Manager. With these updates we provide a more seamless experience when connecting to remote systems and/or debugging failed connections. Please install the latest Preview to try it out. Read on to learn what the Connection ...
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
何をどこでどう間違ったのか2012年リリース予定で次期Windowsとなる「Windows 8(仮)」のプレゼンテーション資料と思われるものがネット上に流出、その資料から次々と新機能の輪郭や今後のスケジュールなどが明らかになってきました。 特に注目すべきはマイクロソフトが現状をどう認識し、そしてどのような次の手を打つべきだと分析しているのかという点。Windowsを超えることこそが勝利のカギだ！と読めるような箇所や、スタイルのかっこよさでビジネスの顧客が製品を選ぶわけではないと断じていたり、さらには影響力を持つアーリーアダプターは決して技術力があるわけではなくただ技術への興味が強く影響力も強いだけとしていたり、なかなか読ませるプレゼンテーションになっています。 というわけで、実際にその資料を見ながら、マイクロソフトが次のWindows8に搭載してくる新機能の数々を見てみましょう。詳細は以下
フルHDサイズ(H.264 AAC、1920x1080)のムービーを低いCPU負荷でぬるぬる再生する方法 - GIGAZINE
前回の記事では、VAIO type PでHD動画がスムーズに再生できるかどうか、いろいろと試してみたわけですが、いよいよ次は「VAIO type P」でフルHDサイズ(H.264+AAC、1920x1080)のムービーを再生させるためにがんばってみました。VAIO type Pは解像度が1600×768なので、やはりフルHDを再生させないと意味がないに違いない！というのが理由です。 結論から先に言うと、H.264のフルHDムービーをCPU負荷20％～30％という低い負荷でぬるぬる再生することが可能でした。今回は「Intel GMA 500」のハードウェア・デコーダ機能を使いましたが、同様にして「NVIDIA PureVideo HD」や「ATI Avito HD＆UVD」などのDirectX Video Acceleration（DXVA）が有効になるものであれば、ほかのPCでも応用可能で
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。
Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの
Googleが研究の一環で提供しているColaboratoryを試してみました。 Jupyterと同じようなGUIでPythonのプログラムを実行可能で、GPUも使えます。 Jupyterと同様に、先頭に「!」を書くことで、Linuxのコマンドを実行可能であり、「!pip」「!conda」「!apt-get」などで機能を追加できます。 実行結果をファイルシステム上に保管でき、共有リンクを使って取り出せます。 ただし、12時間経過すると強制終了されて、ファイルは失われます。 しかし、Notebookが動いている仮想マシンにGoogleドライブをマウント可能であり、これにより、実行結果をGoogleドライブ上のファイルとして保管できます。 Deep Learningでは、途中の状態をファイルに保管して、そこからResumeできるようにプログラムを書くことが多いので、12時間で一度強制終了しても
『Programming Windows 8 Apps』 の第1章を翻訳しました - Windows 開発統括部 Blog - Site Home - MSDN Blogs
In Visual Studio 2022 17.10 Preview 2, we’ve introduced some UX updates and usability improvements to the Connection Manager. With these updates we provide a more seamless experience when connecting to remote systems and/or debugging failed connections. Please install the latest Preview to try it out. Read on to learn what the Connection ...
本日2011年9月6日(火)より9月8日(木)までパシフィコ横浜にて開催されている、日本最大のゲーム開発者向けカンファレンス「コンピュータエンターテインメントデベロッパーズカンファレンス2011(CEDEC2011)」の一環として「2体から4体！？ ～鉄拳タッグトーナメント2における描画システムと負荷削減について～」という、2011年9月14日から全国で稼働を開始する人気格闘ゲーム最新作「鉄拳タッグトーナメント2」において使用されている描画システムと負荷削減(主に描画)について、描画プログラムのリーダーを務めたバンダイナムコゲームスの堂前嘉樹さんが講演を行ったので聴講してきました。以下に掲載する講演の全内容とスライドを読めば、現地で聴講した気分をかなりリアルに味わえるはずです。 プログラミング | CEDEC 2011 | Computer Entertaintment Developer
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
NVIDIAが規約変更によりGeForceのデータセンター利用を制限。大学などの研究活動にも大ブレーキ First Order rising 2017.12.19 Updated by Ryo Shimizu on December 19, 2017, 16:08 pm JST 深層学習分野で、NVIDIAの名を知らない者は潜りと言われても仕方がないでしょう。かつて日本の新聞社で、NVIDIAを「謎の半導体メーカー」と呼んで赤っ恥をかいた人がいますが、NVIDIAなくして深層学習の研究はままならないことは間違いありません。 というのも、深層学習に不可欠な積和演算機能に優れた半導体とAPIを提供しているのが、事実上世界にNVIDIA一社しかないからです。 Intelやその他のメーカーも頑張って入るのですが、NVIDIAが持つ多数の知的財産権の前に、後塵を拝しています。 それはそれで、NVID
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
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
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
NVIDIA、過去に国立研究機関へのGeForce導入妨害の疑い Amazing, every word of what you just said was wrong. 2017.12.20 Updated by Ryo Shimizu on December 20, 2017, 06:24 am JST 昨日の記事に対し、NVIDIAからヒステリックといえるほどの対応が起きました。不思議です。明らかに意図的に動いているのに、公表されている事実を指摘しただけなのにこの反応は不可解ですね。 NVIDIA側からは、「個別に面談して誤解を晴らしたい」という連絡を頂きましたが、そもそもなぜ個別に面談する必要があるのでしょうか。筆者のもとにはNVIDIAからGeForceの供給を止められている、という代理店の話も聞こえてきます。水面下でコトを落ち着かせたいということなのでしょうか。 また、海外には
筆者の環境で、LM StudioでCommand R+を動作させている様子。会話相手は自作キャラクターの「明日来子（あすきこ）さん」 PCローカル環境で動作する大規模言語モデル（LLM）「Command R+」を使っていますが、相当優秀ですね。体感ではChatGPT（GPT-4）と変わらないレベル。さらに、ChatGPTが回答を拒絶するような会話もできてしまいます。これが体験できるようになったのは、LM Studioに代表されるローカルLLMを動かすためのアプリ環境が整ってきたためです。今年に入り、Command R+を始めとしたローカルLLMが高性能化してきたことと並行し、手軽に使える派生モデルも増えはじめ、一気にあわただしくなってきました。 導入が難しかったローカルLLM、「LM Studio」で簡単に Command R+を試すのに使っているのが、LLMの主要モデルを実行するための統
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
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
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【Stable Diffusion】AIイラストにおすすめなグラボをガチで検証【GPU別の生成速度】 ちもろぐ
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文字起こしAIで誰でも無料でYoutubeの字幕ファイルを作る方法 - ニートの言葉
マイクロソフト大勝利へのシナリオ、流出した「Windows 8」社内機密資料の内容が非常に秀逸
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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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「鉄拳タッグトーナメント2」を60fpsで動作させるために開発者が知恵を絞ったポイント
Technical Note TN2267: Video Decode Acceleration Framework Reference
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