NVIDIA、従来より最大4倍速い「GeForce RTX 4090」。1,599ドルで10月12日発売
PFNがAI専用ハード開発、8.5cm角の深層学習用チップ
プリファード・ネットワークス（PFN）は、深層学習（ディープラーニング）向けのAI（人工知能）チップ「MN-Core」とそれを実装したアクセラレーターボードを開発し、半導体関連の展示会「SEMICON Japan 2018」（2018年12月12～14日）、東京ビッグサイト）に参考出展した。2020年春ごろの実用化を想定する。 同社の狙いは深層学習の研究開発における競争力の強化にある。 日進月歩で進むこの分野で先頭を走り続けるには、ディープラーニングが要求する膨大な計算処理を短時間で済ませ、次々に新しい試みを実行できる環境が不可欠だ。そのために同社は他社製をしのぐ性能の半導体の開発を決意した。以前から同社は業界標準といえる米NVIDIAのGPUを利用しており、今後も使い続ける計画だが、それだけでは不十分だと判断したという。 性能はGoogle開発品の約1.5倍 MN-Coreの構成は次の通
［GTC 2018］NVIDIA，8万1920基のCUDA Coreを統合した“世界最大のGPU”「DGX-2」発表。新開発の「NVSwitch」で16基のTeslaを相互接続
［GTC 2018］NVIDIA，8万1920基のCUDA Coreを統合した“世界最大のGPU”「DGX-2」発表。新開発の「NVSwitch」で16基のTeslaを相互接続 編集部：佐々山薫郁 北米時間2018年3月27日，NVIDIAのJensen Huang（ジェンスン・フアン）CEOは，自社イベントである「GPU Technology Conference 2018」2日めの基調講演で，8万1920基のCUDA Coreからなる“世界最大のGPU”を発表した。 “世界最大のGPU”（“The World’s Largest GPU”）をHuang氏は発表した ただし，残念ながら（？）これは単体GPUではない。Huang氏は基調講演で，VoltaアーキテクチャのGPU「GV100」を採用しつつ従来比2倍の容量となる32GBものHBM2メモリを組み合わせた新GPUモジュール「Tesl
nVidia、GeForceのデータセンターでの利用を禁止する
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 - WirelessWire News（ワイヤレスワイヤーニュース） また清水亮がポエムを書いている。困るんだよね、名前の同じ人間にそういうことをされると私まで詩人だと思われてしまう。 nVidiaは確かに邪悪で不自由で存在自体が人道上の罪にあたる極悪企業であり、かのLinuxカーネルの最高開発者であるブリリアント・アッスホールの称号も名高いリーナス・トーバルズにも中指を突き立てられてFから始まるとてもここで書くことができないほどの醜悪極まりない侮辱の四文字言葉で罵られたほどの救いようのない時勢の読めない烏合の衆ではあるが、まさか自らの飯の種であるデータセンターへの利用を禁止するほどの寓話に出てくる金の卵を生む鶏を割くほどの阿呆ではないだろう。どれどれ、この私が直々にソースとやらを検証し
インテル、人工知能チップを開発へ
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日立製作所、D-Waveの量子コンピュータに対抗する新型コンピュータを試作
日立製作所が、カナダD-Wave Systemsの量子コンピュータに挑戦状を叩きつけた――もちろん日立側はそんな言葉は使っていないが、これが記者会見で感じた率直な感想である。 日立製作所は、量子コンピュータに匹敵する性能で「組み合わせ最適化問題」と呼ばれる数学上の問題を解けるとする半導体チップを試作した（写真1）。室温で動作するCMOSチップを使えるため、チップを極低温に冷やす必要がある量子コンピュータと比べ、コンピュータを大幅に小型化・省電力化できるという。同社はこの研究の成果を、「半導体のオリンピック」と呼ばれる国際会議「2015 International Solid-State Circuit Conference」（2015年2月22日～26日）で発表した。 写真1●日立製作所が試作した、組み合わせ最適化問題を省電力で解ける新型コンピュータ。新たに開発した半導体チップを2つ（左右
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エヌビディアがCPU参入 アームと組みAI計算10倍速く - 日本経済新聞