AI専用チップが安く供給されると、確かにGPUの需要は減るでしょうが、性能や互換性の問題が出る可能性があります。例えば、特定のタスクではGPUの方が効率的な場合もありますね。どのようなシナリオでAIチップがGPUを完全に代替
September 25, 2025 at 3:36 AM
AI専用チップが安く供給されると、確かにGPUの需要は減るでしょうが、性能や互換性の問題が出る可能性があります。例えば、特定のタスクではGPUの方が効率的な場合もありますね。どのようなシナリオでAIチップがGPUを完全に代替
2402.15627
我々は、10,000以上のGPUスケールで大規模言語モデル（LLM）を学習するためのプロダクション・システムであるMegaScaleを構築し、デプロイする際の設計、実装、エンジニアリングの経験について発表する。この規模でLLMを養成することは、養成の効率性と安定性にかつてない課題をもたらす。モデルブロックとオ...
我々は、10,000以上のGPUスケールで大規模言語モデル（LLM）を学習するためのプロダクション・システムであるMegaScaleを構築し、デプロイする際の設計、実装、エンジニアリングの経験について発表する。この規模でLLMを養成することは、養成の効率性と安定性にかつてない課題をもたらす。モデルブロックとオ...
February 29, 2024 at 12:05 AM
2402.15627
我々は、10,000以上のGPUスケールで大規模言語モデル（LLM）を学習するためのプロダクション・システムであるMegaScaleを構築し、デプロイする際の設計、実装、エンジニアリングの経験について発表する。この規模でLLMを養成することは、養成の効率性と安定性にかつてない課題をもたらす。モデルブロックとオ...
我々は、10,000以上のGPUスケールで大規模言語モデル（LLM）を学習するためのプロダクション・システムであるMegaScaleを構築し、デプロイする際の設計、実装、エンジニアリングの経験について発表する。この規模でLLMを養成することは、養成の効率性と安定性にかつてない課題をもたらす。モデルブロックとオ...
室堂雷司様、ご質問ありがとうございます。物理演算の設定によって滑らかさが変わる理由についてですが、Titan Xはより高性能なGPUであり、3070tiよりも処理能力が高いため、物理演算をTitan Xに設定した場合、より高速で滑らかな演算が行われることが考えられます。また、分散させることによって処理を複数のコアやユニットに分割することができ、より効率的に演算を行うことができます。そのため、分散させた方が滑らかになる可能性があります。ただし、設定や環境によって結果は異なる場合もあるので、ご自身の環境に合わせてお試しいただくことをおすすめします。わたくし、
October 19, 2023 at 8:36 AM
室堂雷司様、ご質問ありがとうございます。物理演算の設定によって滑らかさが変わる理由についてですが、Titan Xはより高性能なGPUであり、3070tiよりも処理能力が高いため、物理演算をTitan Xに設定した場合、より高速で滑らかな演算が行われることが考えられます。また、分散させることによって処理を複数のコアやユニットに分割することができ、より効率的に演算を行うことができます。そのため、分散させた方が滑らかになる可能性があります。ただし、設定や環境によって結果は異なる場合もあるので、ご自身の環境に合わせてお試しいただくことをおすすめします。わたくし、
「Stable Diffusion 3 Medium」がついに解禁、一般的なGPUでも効率よく動作する2Bモデル／フォトリアリズムを実現、NVIDIAとの提携によりパフォーマンス50％向上
www.msn.com/ja-jp/news/t...
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MSN
www.msn.com
June 13, 2024 at 2:22 AM
「Stable Diffusion 3 Medium」がついに解禁、一般的なGPUでも効率よく動作する2Bモデル／フォトリアリズムを実現、NVIDIAとの提携によりパフォーマンス50％向上
www.msn.com/ja-jp/news/t...
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DirectX 12、GPU処理をより効率化する「Work Graph」機能追加 - PC Watch
2024-03-14 17:05 #IT
2024-03-14 17:05 #IT
DirectX 12、GPU処理をより効率化する「Work Graph」機能追加 - PC Watch
pc.watch.impress.co.jp
March 15, 2024 at 1:10 PM
DirectX 12、GPU処理をより効率化する「Work Graph」機能追加 - PC Watch
2024-03-14 17:05 #IT
2024-03-14 17:05 #IT
#AI時代の夜明け：ダリオ・アモデイが告げる「AIによるホワイトカラー職の消滅」の衝撃 🤖📉🚨 #六01 dopingconsomme.blogspot.com/2025/06/ai-j...
#DeepSeekのパラドックスを解き明かす！なぜクラウドでは爆速激安なのにローカルでは高嶺の花なのか？🤔 #AI推論 #GPU効率 #MoEモデル #2023DeepSeek_令和IT史ざっくり解説 dopingconsomme.blogspot.com/2025/06/ai-d...
#DeepSeekのパラドックスを解き明かす！なぜクラウドでは爆速激安なのにローカルでは高嶺の花なのか？🤔 #AI推論 #GPU効率 #MoEモデル #2023DeepSeek_令和IT史ざっくり解説 dopingconsomme.blogspot.com/2025/06/ai-d...
#AI時代の夜明け：ダリオ・アモデイが告げる「AIによるホワイトカラー職の消滅」の衝撃 🤖📉🚨 #六01
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June 2, 2025 at 2:37 AM
さくらインターネット、生成AI開発効率化サービス NVIDIA新型GPUのB200で
www.nikkei.com/article/DGXZQO...
新しいクラウドサービスでは、従来のGPUを使ったプランよりも大量のデータを処理できます。GPUサービスの競争が激化するなか、高性能で差異化します。
www.nikkei.com/article/DGXZQO...
新しいクラウドサービスでは、従来のGPUを使ったプランよりも大量のデータを処理できます。GPUサービスの競争が激化するなか、高性能で差異化します。
さくらインターネット、生成ＡＩ開発効率化サービス NVIDIA新型GPUのB200で - 日本経済新聞
さくらインターネットは15日、生成AI（人工知能）開発を一段と効率化できるクラウドサービスを始めたと発表した。米エヌビディア製の新型の画像処理半導体（GPU）「B200」を使うことで、従来のGPUを使ったプランよりも大量のデータを処理できる。GPUサービスの競争が激化するなか、高性能GPUで差異化する。石狩データセンター（北海道石狩市）の敷地内にあるコンテナ型データセンターにB200を約400
www.nikkei.com
August 15, 2025 at 9:01 AM
さくらインターネット、生成AI開発効率化サービス NVIDIA新型GPUのB200で
www.nikkei.com/article/DGXZQO...
新しいクラウドサービスでは、従来のGPUを使ったプランよりも大量のデータを処理できます。GPUサービスの競争が激化するなか、高性能で差異化します。
www.nikkei.com/article/DGXZQO...
新しいクラウドサービスでは、従来のGPUを使ったプランよりも大量のデータを処理できます。GPUサービスの競争が激化するなか、高性能で差異化します。
https://arstechnica.com/gaming/2025/10/amd-and-sony-tease-new-chip-architecture-ahead-of-playstation-6/
ソニーとAMDが次世代PlayStation向けの新しいチップアーキテクチャを開発中です。
Project Amethystでは、機械学習ベースのニューラルネットワークを活用し、GPUの効率的な処理を目指します。
これにより、より多くの画面表示がMLによって処理・強化される可能性があります。
ソニーとAMDが次世代PlayStation向けの新しいチップアーキテクチャを開発中です。
Project Amethystでは、機械学習ベースのニューラルネットワークを活用し、GPUの効率的な処理を目指します。
これにより、より多くの画面表示がMLによって処理・強化される可能性があります。
AMD and Sony’s PS6 chipset aims to rethink the current graphics pipeline
Project Amethyst focuses on efficient machine learning, new compression techniques.
arstechnica.com
October 12, 2025 at 10:58 AM
https://arstechnica.com/gaming/2025/10/amd-and-sony-tease-new-chip-architecture-ahead-of-playstation-6/
ソニーとAMDが次世代PlayStation向けの新しいチップアーキテクチャを開発中です。
Project Amethystでは、機械学習ベースのニューラルネットワークを活用し、GPUの効率的な処理を目指します。
これにより、より多くの画面表示がMLによって処理・強化される可能性があります。
ソニーとAMDが次世代PlayStation向けの新しいチップアーキテクチャを開発中です。
Project Amethystでは、機械学習ベースのニューラルネットワークを活用し、GPUの効率的な処理を目指します。
これにより、より多くの画面表示がMLによって処理・強化される可能性があります。
ほへー
（引用）携帯電話の基地局にAIを搭載して、データをデータセンターに送らなくても処理できるようにする次世代インフラ向けの半導体を開発する。
AI半導体新興｢GPUより効率5倍｣開発 通信インフラ向け：日本経済新聞
www.nikkei.com/article/DGXZ...
（引用）携帯電話の基地局にAIを搭載して、データをデータセンターに送らなくても処理できるようにする次世代インフラ向けの半導体を開発する。
AI半導体新興｢GPUより効率5倍｣開発 通信インフラ向け：日本経済新聞
www.nikkei.com/article/DGXZ...
AI半導体新興｢GPUより効率5倍｣開発 通信インフラ向け - 日本経済新聞
半導体の設計開発を手掛けるスタートアップ、エッジコーティックス（東京・中央）は人工知能（AI）インフラ向けの半導体を2026年度までに開発する。経済産業省から最大40億円の補助を受ける。画像処理半導体（GPU）と比べ消費電力当たりの計算効率を5倍以上にする。サキャシンガ・ダスグプタ最高経営責任者（CEO）が東京ビッグサイトで開催されている半導体の国際展示会「セミコン・ジャパン」で日本経済新聞の
www.nikkei.com
December 14, 2024 at 7:47 AM
ほへー
（引用）携帯電話の基地局にAIを搭載して、データをデータセンターに送らなくても処理できるようにする次世代インフラ向けの半導体を開発する。
AI半導体新興｢GPUより効率5倍｣開発 通信インフラ向け：日本経済新聞
www.nikkei.com/article/DGXZ...
（引用）携帯電話の基地局にAIを搭載して、データをデータセンターに送らなくても処理できるようにする次世代インフラ向けの半導体を開発する。
AI半導体新興｢GPUより効率5倍｣開発 通信インフラ向け：日本経済新聞
www.nikkei.com/article/DGXZ...
2306.09782
大規模言語モデル（LLM）は自然言語処理（NLP）に革命をもたらしたが、トレーニングのために大量のGPUリソースを必要とする。LLMの研修の敷居を下げることは、研究者の参加を促し、学術と社会の双方に利益をもたらすでしょう。既存のアプローチは、少数のパラメータを調整または追加するパラメータ効率的な微...
大規模言語モデル（LLM）は自然言語処理（NLP）に革命をもたらしたが、トレーニングのために大量のGPUリソースを必要とする。LLMの研修の敷居を下げることは、研究者の参加を促し、学術と社会の双方に利益をもたらすでしょう。既存のアプローチは、少数のパラメータを調整または追加するパラメータ効率的な微...
June 20, 2023 at 12:04 AM
2306.09782
大規模言語モデル（LLM）は自然言語処理（NLP）に革命をもたらしたが、トレーニングのために大量のGPUリソースを必要とする。LLMの研修の敷居を下げることは、研究者の参加を促し、学術と社会の双方に利益をもたらすでしょう。既存のアプローチは、少数のパラメータを調整または追加するパラメータ効率的な微...
大規模言語モデル（LLM）は自然言語処理（NLP）に革命をもたらしたが、トレーニングのために大量のGPUリソースを必要とする。LLMの研修の敷居を下げることは、研究者の参加を促し、学術と社会の双方に利益をもたらすでしょう。既存のアプローチは、少数のパラメータを調整または追加するパラメータ効率的な微...
計算を共有メモリのタイルに分割してデータの再利用を促進する「タイル化」などが挙げられます。また、効率的なメモリアクセスパターン（コアレスロードやベクトル化された演算）を採用することも、帯域幅の最大限の活用に不可欠です。全体として、GPUのワークロード最適化には、データの移動と計算のバランスを取り、共有メモリを効果的に利用し、高度なカーネル戦略を駆使してハードウェアの限界に近づくことが求められます。 (2/2)
June 25, 2025 at 7:43 AM
計算を共有メモリのタイルに分割してデータの再利用を促進する「タイル化」などが挙げられます。また、効率的なメモリアクセスパターン（コアレスロードやベクトル化された演算）を採用することも、帯域幅の最大限の活用に不可欠です。全体として、GPUのワークロード最適化には、データの移動と計算のバランスを取り、共有メモリを効果的に利用し、高度なカーネル戦略を駆使してハードウェアの限界に近づくことが求められます。 (2/2)
なんかLLMの推論、GPUリソースを効率的に使えてない気がするんだけど気のせいか？
June 15, 2025 at 3:31 PM
なんかLLMの推論、GPUリソースを効率的に使えてない気がするんだけど気のせいか？
💡 Summary by GPT:
このガイドは、Google ColabのL4 GPU（22GB VRAM）を用いて、OpenAIのGPT-OSS 20Bモデルを効率的にファインチューニングする方法を解説しています。UnslothライブラリとLoRAを活用し、4ビット量子化やパラメータ効率的な手法により、大規模モデルの訓練をリソース制約下でも実現可能です。インストール手順、モデルの読み込み、LoRAアダプターの追加、推論レベルの調整、データ準備、訓練設定、メモリ管理、推論実行までの具体的な手順を詳細に解説しています。特に、 (1/2)
このガイドは、Google ColabのL4 GPU（22GB VRAM）を用いて、OpenAIのGPT-OSS 20Bモデルを効率的にファインチューニングする方法を解説しています。UnslothライブラリとLoRAを活用し、4ビット量子化やパラメータ効率的な手法により、大規模モデルの訓練をリソース制約下でも実現可能です。インストール手順、モデルの読み込み、LoRAアダプターの追加、推論レベルの調整、データ準備、訓練設定、メモリ管理、推論実行までの具体的な手順を詳細に解説しています。特に、 (1/2)
October 26, 2025 at 8:04 PM
💡 Summary by GPT:
このガイドは、Google ColabのL4 GPU（22GB VRAM）を用いて、OpenAIのGPT-OSS 20Bモデルを効率的にファインチューニングする方法を解説しています。UnslothライブラリとLoRAを活用し、4ビット量子化やパラメータ効率的な手法により、大規模モデルの訓練をリソース制約下でも実現可能です。インストール手順、モデルの読み込み、LoRAアダプターの追加、推論レベルの調整、データ準備、訓練設定、メモリ管理、推論実行までの具体的な手順を詳細に解説しています。特に、 (1/2)
このガイドは、Google ColabのL4 GPU（22GB VRAM）を用いて、OpenAIのGPT-OSS 20Bモデルを効率的にファインチューニングする方法を解説しています。UnslothライブラリとLoRAを活用し、4ビット量子化やパラメータ効率的な手法により、大規模モデルの訓練をリソース制約下でも実現可能です。インストール手順、モデルの読み込み、LoRAアダプターの追加、推論レベルの調整、データ準備、訓練設定、メモリ管理、推論実行までの具体的な手順を詳細に解説しています。特に、 (1/2)
GPUプログラミングを簡素化しています。
この記事では、カーネル関数、スレッドの組織化、メモリ管理など、CUDAの基本概念についても触れています。スレッドブロックサイズの最適化やワープの分岐管理がパフォーマンス向上に重要であることが論じられています。また、CPUとGPU間の明示的なデータ転送の必要性や、効率的なスレッド協調のための共有メモリの使用例も示されています。
FlashAttentionのようなカスタムCUDAカーネルは、メモリ使用量と計算を最適化することで深層学習のパフォーマンスを向上させる能力があることが強調されています。記事は、 (2/3)
この記事では、カーネル関数、スレッドの組織化、メモリ管理など、CUDAの基本概念についても触れています。スレッドブロックサイズの最適化やワープの分岐管理がパフォーマンス向上に重要であることが論じられています。また、CPUとGPU間の明示的なデータ転送の必要性や、効率的なスレッド協調のための共有メモリの使用例も示されています。
FlashAttentionのようなカスタムCUDAカーネルは、メモリ使用量と計算を最適化することで深層学習のパフォーマンスを向上させる能力があることが強調されています。記事は、 (2/3)
February 22, 2025 at 7:43 AM
GPUプログラミングを簡素化しています。
この記事では、カーネル関数、スレッドの組織化、メモリ管理など、CUDAの基本概念についても触れています。スレッドブロックサイズの最適化やワープの分岐管理がパフォーマンス向上に重要であることが論じられています。また、CPUとGPU間の明示的なデータ転送の必要性や、効率的なスレッド協調のための共有メモリの使用例も示されています。
FlashAttentionのようなカスタムCUDAカーネルは、メモリ使用量と計算を最適化することで深層学習のパフォーマンスを向上させる能力があることが強調されています。記事は、 (2/3)
この記事では、カーネル関数、スレッドの組織化、メモリ管理など、CUDAの基本概念についても触れています。スレッドブロックサイズの最適化やワープの分岐管理がパフォーマンス向上に重要であることが論じられています。また、CPUとGPU間の明示的なデータ転送の必要性や、効率的なスレッド協調のための共有メモリの使用例も示されています。
FlashAttentionのようなカスタムCUDAカーネルは、メモリ使用量と計算を最適化することで深層学習のパフォーマンスを向上させる能力があることが強調されています。記事は、 (2/3)
Switchの膨大なソフトウェア資産がある以上互換性は切るに切れないので(というか最近のゲーム機はクロスプレイ/クロスプラットフォームが前提なので簡単に互換性を捨てれない呪いの装備状態にある)
どうしてもSwitchと同じ形を取らざるを得ないと思うんですけどねぇ〜 でも特に電力バカ食いであるGPUの歩留まりが凄まじいので一定の性能と電力効率を両立することも難しくないかも。バックにNVIDIAいるし。
どうしてもSwitchと同じ形を取らざるを得ないと思うんですけどねぇ〜 でも特に電力バカ食いであるGPUの歩留まりが凄まじいので一定の性能と電力効率を両立することも難しくないかも。バックにNVIDIAいるし。
November 22, 2024 at 1:56 PM
Switchの膨大なソフトウェア資産がある以上互換性は切るに切れないので(というか最近のゲーム機はクロスプレイ/クロスプラットフォームが前提なので簡単に互換性を捨てれない呪いの装備状態にある)
どうしてもSwitchと同じ形を取らざるを得ないと思うんですけどねぇ〜 でも特に電力バカ食いであるGPUの歩留まりが凄まじいので一定の性能と電力効率を両立することも難しくないかも。バックにNVIDIAいるし。
どうしてもSwitchと同じ形を取らざるを得ないと思うんですけどねぇ〜 でも特に電力バカ食いであるGPUの歩留まりが凄まじいので一定の性能と電力効率を両立することも難しくないかも。バックにNVIDIAいるし。
DirectX 12、GPU処理をより効率化する「Work Graph」機能追加
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1576408.html
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1576408.html
DirectX 12、GPU処理をより効率化する「Work Graph」機能追加
Microsoftは11日、DirectX 12の新機能として「Work Graph」APIを公開した。2023年6月にパブリックプビューとして提供を開始していた機能だが、同日公開されたAgility SDK 1.613.0を導入することで利用できるようになる。
pc.watch.impress.co.jp
March 15, 2024 at 12:09 AM
DirectX 12、GPU処理をより効率化する「Work Graph」機能追加
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1576408.html
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1576408.html
DirectX 12、GPU処理をより効率化する「Work Graph」機能追加 - PC Watch
news.google.com/rss/articles/CBMiNWh0dHBzOi8vcGMud2F0Y2guaW1wcmVzcy5jby5qcC9kb2NzL25ld3MvMTU3NjQwOC5odG1s0gEA?oc=5
news.google.com/rss/articles/CBMiNWh0dHBzOi8vcGMud2F0Y2guaW1wcmVzcy5jby5qcC9kb2NzL25ld3MvMTU3NjQwOC5odG1s0gEA?oc=5
March 14, 2024 at 12:09 PM
DirectX 12、GPU処理をより効率化する「Work Graph」機能追加 - PC Watch
news.google.com/rss/articles/CBMiNWh0dHBzOi8vcGMud2F0Y2guaW1wcmVzcy5jby5qcC9kb2NzL25ld3MvMTU3NjQwOC5odG1s0gEA?oc=5
news.google.com/rss/articles/CBMiNWh0dHBzOi8vcGMud2F0Y2guaW1wcmVzcy5jby5qcC9kb2NzL25ld3MvMTU3NjQwOC5odG1s0gEA?oc=5
FuriosaAI「RNGD」がLG正式採用、GPU比2.25倍電力効率でExaone 4.0を加速ーイノベトピア
innovatopia.jp/semiconducto...
LGはExaone大規模言語モデルファミリーを動かすサーバーに同社のRNGD（レネゲード）チップを採用する。RNGDは16ビット精度で256テラFLOPS、8ビット精度で512テラFLOPSの浮動小数点性能を持ち、メモリは48GBのHBM3を2スタック搭載し1.5TB/sの帯域幅を実現する。
innovatopia.jp/semiconducto...
LGはExaone大規模言語モデルファミリーを動かすサーバーに同社のRNGD（レネゲード）チップを採用する。RNGDは16ビット精度で256テラFLOPS、8ビット精度で512テラFLOPSの浮動小数点性能を持ち、メモリは48GBのHBM3を2スタック搭載し1.5TB/sの帯域幅を実現する。
FuriosaAI「RNGD」がLG正式採用、GPU比2.25倍電力効率でExaone 4.0を加速 - イノベトピア
韓国のAIチップスタートアップFuriosaAIが、LG AI ResearchのExaone 4.0大規模言語モデル向けにRNGDチップの供給契約を締結。7か月間の厳格な評価でGPU比2.25倍の電力効率と3.75倍のトークン生成性能を実証。Meta8億ドル買収提案を事業戦略の相違で拒否した後、初の大型顧客獲得となる
innovatopia.jp
July 24, 2025 at 1:11 AM
FuriosaAI「RNGD」がLG正式採用、GPU比2.25倍電力効率でExaone 4.0を加速ーイノベトピア
innovatopia.jp/semiconducto...
LGはExaone大規模言語モデルファミリーを動かすサーバーに同社のRNGD（レネゲード）チップを採用する。RNGDは16ビット精度で256テラFLOPS、8ビット精度で512テラFLOPSの浮動小数点性能を持ち、メモリは48GBのHBM3を2スタック搭載し1.5TB/sの帯域幅を実現する。
innovatopia.jp/semiconducto...
LGはExaone大規模言語モデルファミリーを動かすサーバーに同社のRNGD（レネゲード）チップを採用する。RNGDは16ビット精度で256テラFLOPS、8ビット精度で512テラFLOPSの浮動小数点性能を持ち、メモリは48GBのHBM3を2スタック搭載し1.5TB/sの帯域幅を実現する。
ComfyUIで画像生成時に、GPUからCPUへの若干のオフロードが存在しているので、c++版のpytorchを再ビルドしてみて、もう少しCPUバックエンドをAMD CPU向けに最適化させたい。
CPUバックエンドの最適化によって、あとどれくらい生成効率向上を望めるのだろう
CPUバックエンドの最適化によって、あとどれくらい生成効率向上を望めるのだろう
February 25, 2025 at 8:54 AM
ComfyUIで画像生成時に、GPUからCPUへの若干のオフロードが存在しているので、c++版のpytorchを再ビルドしてみて、もう少しCPUバックエンドをAMD CPU向けに最適化させたい。
CPUバックエンドの最適化によって、あとどれくらい生成効率向上を望めるのだろう
CPUバックエンドの最適化によって、あとどれくらい生成効率向上を望めるのだろう
今日のZennトレンド
Ebitengine Monthly #22 - v2.8.0 リリース！3D描画強化？🤔
Ebitengine v2.8.0がリリースされ、32bit Floatオーディオストリームと頂点へのカスタムデータ追加機能が追加された。
後者の機能は3D描画やGPU効率化に役立つ可能性があり、活用事例が期待される。
Ebitengine関連の様々な活動が紹介されており、講座の開催やWebカメラ活用アプリ、ゲーム開発事例などが挙げられている。
これらの情報やツールは、Go言語による2Dゲーム開発を支援し、コミュニティの活性化に貢献している。
Ebitengine Monthly #22 - v2.8.0 リリース！3D描画強化？🤔
Ebitengine v2.8.0がリリースされ、32bit Floatオーディオストリームと頂点へのカスタムデータ追加機能が追加された。
後者の機能は3D描画やGPU効率化に役立つ可能性があり、活用事例が期待される。
Ebitengine関連の様々な活動が紹介されており、講座の開催やWebカメラ活用アプリ、ゲーム開発事例などが挙げられている。
これらの情報やツールは、Go言語による2Dゲーム開発を支援し、コミュニティの活性化に貢献している。
Ebitengine Monthly #22 - v2.8.0 リリース！3D描画強化？🤔
少々充電期間をいただいておりましたが、Ebitengine Weekly は今回より通常の更新頻度に復帰します！今回はこの約１か月間にあったことを、Ebitengine Monthly として特盛りでお届けいたします。 本編の前に、Ebitengine (Weekly) についてEbitengine とは、Go言語で2Dゲームを作るための非常にシンプルなライブラリです。習得しやすく、モバイルやNi
zenn.dev
October 5, 2024 at 9:13 AM
今日のZennトレンド
Ebitengine Monthly #22 - v2.8.0 リリース！3D描画強化？🤔
Ebitengine v2.8.0がリリースされ、32bit Floatオーディオストリームと頂点へのカスタムデータ追加機能が追加された。
後者の機能は3D描画やGPU効率化に役立つ可能性があり、活用事例が期待される。
Ebitengine関連の様々な活動が紹介されており、講座の開催やWebカメラ活用アプリ、ゲーム開発事例などが挙げられている。
これらの情報やツールは、Go言語による2Dゲーム開発を支援し、コミュニティの活性化に貢献している。
Ebitengine Monthly #22 - v2.8.0 リリース！3D描画強化？🤔
Ebitengine v2.8.0がリリースされ、32bit Floatオーディオストリームと頂点へのカスタムデータ追加機能が追加された。
後者の機能は3D描画やGPU効率化に役立つ可能性があり、活用事例が期待される。
Ebitengine関連の様々な活動が紹介されており、講座の開催やWebカメラ活用アプリ、ゲーム開発事例などが挙げられている。
これらの情報やツールは、Go言語による2Dゲーム開発を支援し、コミュニティの活性化に貢献している。
次世代GPU向け高速メモリ「GDDR7」仕様確定 - 新インタフェース採用でGDDR6から帯域幅を2倍に拡張
news.mynavi.jp/article/2024...
>これまでのGDDRシリーズがNRZ（non-return-to-zero）インタフェースを用いていたことに対して、PAM3インタフェースの採用によって高速化とエネルギー効率の改善、高周波動作時の信号対雑音比を向上した次世代規格。
またGPUが強くなるのか
news.mynavi.jp/article/2024...
>これまでのGDDRシリーズがNRZ（non-return-to-zero）インタフェースを用いていたことに対して、PAM3インタフェースの採用によって高速化とエネルギー効率の改善、高周波動作時の信号対雑音比を向上した次世代規格。
またGPUが強くなるのか
次世代GPU向け高速メモリ「GDDR7」仕様確定 - 新インタフェース採用でGDDR6から帯域幅を2倍に拡張
米JEDEC Solid State Technology Associationは3月5日（現地時間）、次期グラフィックス製品向けの拘束んメモリ規格「GDDR7」の仕様策定を完了したと発表した。GDDR6比で2倍の帯域幅を実現し、デバイスあたり192GB/sもの性能を実現するという。
news.mynavi.jp
March 7, 2024 at 9:44 AM
次世代GPU向け高速メモリ「GDDR7」仕様確定 - 新インタフェース採用でGDDR6から帯域幅を2倍に拡張
news.mynavi.jp/article/2024...
>これまでのGDDRシリーズがNRZ（non-return-to-zero）インタフェースを用いていたことに対して、PAM3インタフェースの採用によって高速化とエネルギー効率の改善、高周波動作時の信号対雑音比を向上した次世代規格。
またGPUが強くなるのか
news.mynavi.jp/article/2024...
>これまでのGDDRシリーズがNRZ（non-return-to-zero）インタフェースを用いていたことに対して、PAM3インタフェースの採用によって高速化とエネルギー効率の改善、高周波動作時の信号対雑音比を向上した次世代規格。
またGPUが強くなるのか
GPUより18倍高効率なAI特化プロセッサ、サンディア国立研究所が採用 - PC Watch https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2021053.html
GPUより18倍高効率なAI特化プロセッサ、サンディア国立研究所が採用
独SpiNNcloudは6月5日(独時間)、脳の構造から着想を得たAI特化型プロセッサ「SpiNNaker2」が、米国のサンディア国立研究所に採用されたと発表した。
pc.watch.impress.co.jp
June 9, 2025 at 7:38 AM
GPUより18倍高効率なAI特化プロセッサ、サンディア国立研究所が採用 - PC Watch https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2021053.html
効率的なオンラインデコンプレッションのためのカスタムGPUカーネルを開発しました。実験の結果、DFloat11はトークン生成においてスループットを大幅に向上させ（1.9-38.8倍）、圧縮されていないモデルと比較してより長いコンテキスト長（5.3-13.17倍）を可能にすることが示されました。特に、810GBのLlama-3.1-405Bモデルを8x80GBのGPUを搭載した単一ノード上でロスレス推論することを可能にしています。コードとモデルは公開されています。 (2/2)
April 26, 2025 at 7:43 AM
効率的なオンラインデコンプレッションのためのカスタムGPUカーネルを開発しました。実験の結果、DFloat11はトークン生成においてスループットを大幅に向上させ（1.9-38.8倍）、圧縮されていないモデルと比較してより長いコンテキスト長（5.3-13.17倍）を可能にすることが示されました。特に、810GBのLlama-3.1-405Bモデルを8x80GBのGPUを搭載した単一ノード上でロスレス推論することを可能にしています。コードとモデルは公開されています。 (2/2)
#自作PC #ゲーミングPC #今すぐ組める
AM5のRyzenが高騰してるので、Core i5で良さげな構成案を。例のintel不具合問題の対象外かつ、Ryzen 7 5700Xより高性能なCPUで。
肝となるのはグラボです。AMD Radeonの最上位GPUを搭載した中の、さらに最上級の巨大グラボです。超絶怒涛の冷却性能を持ちます。
(合計)32GBのメモリや、2TBの爆速SSDなど、BTOパソコンよりも抜け目のない構成です。
(OS込みでも)27万円未満です。まぁCore i5+Radeonなので電力効率は??ですが。
docs.google.com/spreadsheets...
AM5のRyzenが高騰してるので、Core i5で良さげな構成案を。例のintel不具合問題の対象外かつ、Ryzen 7 5700Xより高性能なCPUで。
肝となるのはグラボです。AMD Radeonの最上位GPUを搭載した中の、さらに最上級の巨大グラボです。超絶怒涛の冷却性能を持ちます。
(合計)32GBのメモリや、2TBの爆速SSDなど、BTOパソコンよりも抜け目のない構成です。
(OS込みでも)27万円未満です。まぁCore i5+Radeonなので電力効率は??ですが。
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November 20, 2024 at 10:07 AM
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AM5のRyzenが高騰してるので、Core i5で良さげな構成案を。例のintel不具合問題の対象外かつ、Ryzen 7 5700Xより高性能なCPUで。
肝となるのはグラボです。AMD Radeonの最上位GPUを搭載した中の、さらに最上級の巨大グラボです。超絶怒涛の冷却性能を持ちます。
(合計)32GBのメモリや、2TBの爆速SSDなど、BTOパソコンよりも抜け目のない構成です。
(OS込みでも)27万円未満です。まぁCore i5+Radeonなので電力効率は??ですが。
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AM5のRyzenが高騰してるので、Core i5で良さげな構成案を。例のintel不具合問題の対象外かつ、Ryzen 7 5700Xより高性能なCPUで。
肝となるのはグラボです。AMD Radeonの最上位GPUを搭載した中の、さらに最上級の巨大グラボです。超絶怒涛の冷却性能を持ちます。
(合計)32GBのメモリや、2TBの爆速SSDなど、BTOパソコンよりも抜け目のない構成です。
(OS込みでも)27万円未満です。まぁCore i5+Radeonなので電力効率は??ですが。
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