3Dモデリングソフト「Blender」の操作を0から学べる1,400ページの解説書が無償公開／ダウンロード・インストールから基本的な操作、アニメーションの作成までを細かく解説
台風で仕事が休みになりそうなので暇つぶしに。 3年くらい前に日本の半導体産業の近況をまとめたのですが、ここ数年で政治家の先生たちが何かに目覚めたらしく状況が大きく変わりつつあるので各社の状況をアップデート。 前回の記事 https://anond.hatelabo.jp/20200813115920 先端ロジック半導体■ JASM (TSMC日本法人) 熊本工場：28nm, 22nm (工場稼働時) / 16nm, 12nm (将来計画) 日本政府の補助金とソニー・デンソーの出資という離れ業により、業界人が誰も信じていなかったTSMCの工場進出が実現した。現在は建屋の建設が進んでおり、順調にいけば2024年内には量産開始となる。生産が予定されているプロセスはいずれも世界最先端に比べると古いものだが日本では最先端であり、HKMG(ハイケーメタルゲート、トランジスタの性能を上げる技術)やFin
AWSによるクラウド入門
真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19
真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
回答 (12件中の1件目) 本当のことを言うと、今はIntelこそ資金に欠けてい方なのかもしれません。 当然、IntelとAMDの二社だけを比べるのなら、Intelの方が圧倒的に強いでしょうけど、今の半導体業界はもうそういう簡単なものではなくなっています。 まぁ、今回の第三世代Ryzenで見事なリベンジマッチを果たしたAMDの勝因を一言で言うのなら、スマホ市場の急速発展の追い風に乗ったから、ということなのでしょう。 さて、デスクトップ向けのCPUしか作ってないAMDはスマホ市場とどういった関係があるのでしょう、と思うかもしれませんが、これこそ今の半導体業界の不思議なところです。 ...
ＣＧ制作演習 - 床井浩平氏が初心者向けにBlenderの使い方をまとめた PDF （1,419ページ・288MB）を無料公開！
Blender アセット Blender アドオン プラグイン＆アドオン-Plugin&Addon THE MEGA FLEET - Blender向けの最大級の自動車モデルコレク... 2024-05-02 3D CGI StudioによるBlender向けの最大級の自動車モデルコレクションアドオン『THE MEGA FLEET』がリリースされました！ 続きを読む Blender アドオン プラグイン＆アドオン-Plugin&Addon Step Loop Select Ver1.4 - １列飛ばしで連続面ループ選択... 2024-05-01 KKS氏（@kksabnormal）による１列飛ばしでループ選択を可能にするBlenderアドオン『Step Loop Select Ver1.4』が無料公開されています！ 続きを読む
最近ローカルLLMがアツいらしい
最近、ローカルLLMがアツくなっているという話をtwitterでチラホラ見かける。 ローカルLLMって何じゃ？というと、オープンに公開されているモデルのウエイトをDLしてきて手元のPC上で推論させる事である。 オープンなAIモデルとは逆の存在として、モデルがDLできないクローズなAIモデルもある。 OpenAIやAnthropicのような最先端AI企業のクローズなAIモデルに比べて、オープンに公開されているオープンなAIモデルの性能は今でもかなり後れを取っている。 だから去年の間はあくまでAIの本命はChatGPTのようなクローズモデルであって、オープンなAIモデルなんて眼中にありませんみたいな風潮が無くはなかった。だが最近は風向きが少々変わってきている。 GPTのAPI高い問題 ＆ OpenAIがAIベンチャー皆殺しにしてしまう問題 まず「結局GPTのAPIを叩いてサービス運営して成功し
小型のゲーミングPCを自作すると楽しいし、数年前の常識が通用しない - SANOGRAPHIX Blog
2020年は自作PCシーンが大いに盛り上がり、話題に事欠かない年だった。そんな空気に感化されて、去年の11月頃、4年ぶりにゲーム用PCを新調した。 ステイホーム需要もあるのか、これまでになく自作PCへの関心が高まっていると感じる。また、PS5が品薄でなかなか手に入らなかったり、コンソール版Cyberpunk 2077が満足に動かなかったりして、PCを買いたいと考える方もいるかもしれない。 そのような、興味はあるが実際どうなのと思っている方、または数年前に自作経験のある復帰組（いわゆるSandy Bridgeおじさん）へのなにかの参考になるかもしれないので、小型ゲーミングPC自作について自分の意見を書こうと思う。 置き場がない！ PCを買うとき、自分が最も困るのが置き場所。なので、机や棚に置ける小型のサイズ（SFF・スモールフォームファクタ）で自作するのが好きだ。小型PCは組立てが難しいとか
配信 まだ手元のパソコンでイベント配信してるんですか？クラウド上でTeamsを利用してOBSで配信した方が楽ですよ。 はじめに まだ手元のパソコンでイベント配信してるんですか？クラウド上でTeamsを利用してOBSで配信した方が楽ですよ。 配信のために高いパソコンや配信機材を買ったり、一人で頑張る必要が無くなります。 また。自宅のネットワーク環境を気にする必要がありません。 これまで手元のパソコンでイベント配信を運用してきて下記のような問題が発生しています。 配信するスタッフの確保問題（ほぼ趣味） 同等の環境を冗長することが難しい そのため当日の交代が出来ない イベント運用側としては頭の痛い問題です。 要は手離れができないです。 これらを解決する方法としてクラウド上のIaaSを利用しスタッフ共同運用を行えば解決できると考えています。 配信している方の一部には、すでにクラウド上から配信を行っ
Armの中国合弁会社がArmからの独立を宣言し、中国市場を乗っ取り。ArmのIP売上から作られた中国独自製品も発表 - ゲームキャスト
Apple の iPhone や Mac で試用される AX チップ、M1 チップ、Android スマートフォンの多くが試用している Snapdragon、その他さまざまなシーンで採用されている Arm アーキテクチャを持つ ARM ホールディングス。そのライセンス権利を独占的に与えられた中国合弁企業が乗っ取られ、権利を奪ったまま独立を宣言してしまったことをSemiAnalysisが伝えている。 簡単に説明すると、Arm の中国における権利をもった会社の CEO が背任行為を行っており、Arm は解任しようとしたが中国の制度上の問題で失敗し、CEO は中国における顧客、売上を奪って独自製品を開発するまでの力を持つに至り、独立したという状態になるようだ。 詳細に経緯を説明していくと、下記のようになる。 Arm はもともとイギリスの企業だったが、2016年に日本のソフトバンクに買収された。
2022年8月23日に無料公開された画像生成AI「Stable Diffusion」は、「ボールで遊ぶ猫」「森の中を走る犬」といった指示を与えると指示通りの画像を出力してくれます。Stable Diffusionはデモページで画像生成を試せる他、NVIDIA製GPUを搭載したマシンを用いてローカル環境で実行することも可能です。しかし、デモページは待ち時間が長く、NVIDIA製GPUは所持していない人も多いはず。Googleが提供しているPython実行環境「Colaboratory」を利用すれば、NVIDIA製GPUを所持していなくともStable Diffusionを待ち時間なしで実行する環境を無料で整えられるので、実際に環境を構築する手順や画像を生成する手順を詳しくまとめてみました。 Stable Diffusion with 🧨 Diffusers https://huggingf
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
みなさんBlenderやってますか?? 私は大好きです。 どうも花田です。前にもBlenderについて書きましたが、今回は挫折した、若しくはBlender分からんッッ！ って人に話します。 Blender日本語で解説してくれている人いるよ～ います。 中でも、本当に本当に初期にお世話になった人たちを2人紹介します。 M design - YouTube 話してくれる声は少なめで、動画を止めてゆっく��進めていく方式です。 情報量が少なく、作っている動画なので見よう見まねでできました。 3D Bibi - YouTube 簡単なモデルを細かく教えてくれるため、モデルが挫折しない。 YouTubeでBlenderで検索すると他の動画も沢山出てきます。 作りたいものを作りたいんだ！ 作りたいものを検索しても、日本語版が出てこない… 英語版を見て、挫折してしまった人も多いのではないでしょうか。 Bl
なぜ動くか？ ここ最近、技術者と名乗る人々と会話して思うのが、「なぜ動くか」ということを知りたいという興味が失われているということです。 問題 例えば、下記の書籍を紹介します。 「ネットワークはなぜつながるか」という本で、あらゆる技術者に読んでほしいと思っています。目次は以下のようになっています。 ブラウザにURLを入力してからWebページが表示されるまでの道筋をたどりながら、その裏側で働くTCP/IP、LAN、光ファイバなどの技術を説明していきます。インターネットを通ってサーバーまで行って帰ってくる道筋の途中には、今のネットワークの主要な技術要素が全部あります。そこでの機器やソフトウエアがどのように動き連携しているのかを探検すればネットワーク全体の動きがわかります。 第2版では、全体の構成を見直し、探検の途中で、今、ネットワークの��の部分にいるのかを明確にしました。また、各技術の基本的な
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース
ChatGPTで騒いでる場合じゃない。 AI研究者が｢FlexGen｣をゲームチェンジャーと呼ぶ理由
ChatGPTに世間が沸いている。 長年この分野を見てきた者としては｢ちょっと沸きすぎ｣のようにも見える。深層学習を使った会話ロボットは、何もChatGPTが初めてというわけではない。 ところが、世界中が驚かざるを得ないゲームチェンジャーが現れた。 その名も｢FlexGen｣と言う。2月15日に公開された。 特筆すべきは、FlexGenが、ChatGPTなどの大規模言語モデルを｢従来の100倍高速に動かせる｣上に、NVIDIA Tesla T4という、わずか16GBのメモリーしかないGPUでその性能を使えるということだ。 つまり、大規模言語モデルを秋葉原で売っているパソコン程度で動かせる新しいフレームワークが登場したことになる。 このインパクトがどれほどすごいのかを解説してみよう。 目次： ｢Google翻訳｣と｢大規模言語モデル｣は技術的にかなり近い 会話AIの正体とは何か ChatGP
日本の工業力の高度化ってなんで止まったんだろう
アメリカが凄いのは疑いようがないが、日本がどうしてアメリカに肩を並べられるほど高度な工業力にならなかったのかが気になっている。 iPodはホイールの使い心地に極振りし、あの当時はまだ余力はあったように思う。 iPhoneが出て部品の割合が日本製が多かったことがあり、差別化の要因はソフトウェアと言われた時代があったが、 今はAppleが独自に作っている半導体が差別化要因になった。 GoogleもAppleほど上手くできていないが、独自半導体が差別化要因になった。 日本の場合、ガラケーと言われていた頃は、各社独自技術を詰め込んでいて差別化していた。 ソフトウェアに関しても、数字を入力するとリンク先に飛べるというのは、日本人には古臭く感じるだろうが、 インドだとQVGAが主流でありKaiOSに取り入れられようとしてる。 QRコードや絵文字もルーツをたどれば日本だ。 探せば日本からというのはあるが
渡辺明名人、１秒間に8000万手読むコンピュータを購入しディープラーニング系のソフトも導入（１）（松本博文） - エキスパート - Yahoo!ニュース
【渡辺明名人】37歳。名人・棋王・王将の三冠を保持し、現将棋界の序列１位。近年はコンピュータ将棋（AI）を用いての綿密な研究でも知られる。ほとんどの棋士を相手に勝ち越し「現役最強」とも言われるが、棋聖戦五番勝負では藤井聡太棋聖に挑戦して敗れた。 （７月某日、LINEにて、渡辺名人が研究用の新しいマシンの購入を検討しているという話になり） 渡辺 将棋ソフト用のパソコンと最新のソフト事情について教えてもらいたいんですけど。 松本 それなら水匠開発者の杉村達也さんが適任です。ご紹介しますよ。 渡辺 ディープラーニング系のソフトってなに？ってところですよ、私は（笑） 松本 ますますちょうどいい。私もそのあたり、さっぱりわからないので（笑）。ところで新しいマシンを買うのだと、たとえば藤井聡太さんみたいなモデルはCPUだけで50万円らしいですね。 松本 ということは、トータルで予算80万円ぐらいですか
夜な夜なBlender生活の始め方
はじめに Blender。めっちゃ楽しいです。 仕事が終わって帰ってきてから、ほぼ朝の時間までBlenderにひたすら打ち込んで 休日の大半もBlenderに捧げるような生活をここ3週間くらい続けてきました。 ここまでの学びの整理と、Blender布教のために この記事に概要をまとめたいと思います。 Blenderの世界観 Blenderを始めるにあたって、まず第一にぶち当たる壁として 「3Dソフト特有の概念」があると思います。 他の、3Dソフトを触ったことがある人はすんなり扱えるかもしれませんが、 僕はなかったので、概念理解にちょっと苦戦しました。 Blenderの世界を構成する主な要素として シーン オブジェクト ライト カメラ これらが挙げられます。 シーンとは、 一つのBlenderファイル内に格納されている要素全てを包含する3Dワールドのようなものです。 オブジェクトとは、 一次
Steven J. Vaughan-Nichols （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 石橋啓一郎 2020-07-04 08:30 Linuxの生みの親であるLinus Torvalds氏は5月、Linuxカーネルメーリングリスト（LKML）で、次期バージョンである「Linux 5.7-rc7」の最近の開発状況について説明した。同氏はその中で、「15年ぶりに自分のデスクトップをIntelベースではないマシンにした」と述べている。最新の開発用マシンには、「AMD Threadripper 3970X」が搭載されているという。しかし、CPUがどれだけ高速でも、コンピューターの性能はそれだけでは決まらない。筆者は同氏にインタビューして、新マシンの詳しい構成を聞いてみることにした。 まず、同氏は既に新しいマシンのパフォーマンスに感動しているという。 「『allmodconf
昨年、メルカリのようなサービスを、10万円で作る方法を考えてみるというnoteを書いたところ、6万回近く読んでいただけました。ノーコードというプログラミングのコードを書かずにいろいろなwebサービスやアプリを作れるツール群についてのnoteだったわけですが、その中に下記のようなツイートを貼り付けていました。 メルカリみたいなサービスを作ってみたhttps://t.co/lXe5towLjp 決済はできないようにしてるんだけど、実はこれ 一切コードを書かずに作ってます。 これから新規サービスを始める方は、プログラムを書いて作るか、ツールを使って作るかよく考えた方がいいかも。 pic.twitter.com/CzjpEil1Px — しんじ🇻🇳NoCodeスクール (@__shinji__) October 14, 2019 こちら、Bubbleというノーコードツールを用いて作ったのですが
「量子理論の副産物に過ぎなかった」──東芝の「量子コンピュータより速いアルゴリズム」誕生秘話：「量子コンピュータとは何か」を問う“新たな壁”（1/5 ページ） 今、量子コンピュータの一種である「量子アニーリングマシン」で高速に解けるとされる「組合せ最適化問題」をより速く・大規模に解くべく、各社がしのぎを削っている。 米Googleと米航空宇宙局（NASA）が2015年に「従来のコンピュータより1億倍速い」と評した量子アニーラ「D-Wave」を作るカナダD-Wave Systems、量子アニーリングを模したアルゴリズムをデジタル回路上に再現する富士通と日立、光を用いて解く「コヒーレント・イジングマシン」を作るNTTの研究グループなどだ。IBMなどが作る「量子ゲート方式」の量子コンピュータを用いた組合せ最適化計算の研究も盛んだ。 各社が組合せ最適化計算に取り組むのは、これを高速に解けると交通渋
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
ケンタッキーフライドチキンが「KFConsole」を正式発表。嘘じゃなかった、チキンを熱々に温められるゲーミングPC - AUTOMATON
ケンタッキーフライドチキンのゲーム部門KFC Gamingは12月23日、かねてより予告していた新型ゲーム機「KFConsole」を正式発表した。先日には、12月18日にリリースすると予告されていたが、実際には同日からカウントダウンが開始し、今回の発表となった。 KFConsoleは、今年6月から予告されていた新型ゲーム機。KFCのバーレル容器を思わせる筐体に、クロック周波数11GHzという謎のZinger製プロセッサを搭載、さらにチキンを焼けるチキンチャンバーまで内蔵するという嘘くさい仕様が明かされ、KFC Gamingお得意のジョークだろうと思われていたが、実際に製品にしてしまうようだ。 今回披露されたトレイラーでは、筐体のデザインがやや変更され、ディスクドライブも無くなってはいるものの、チキンチャンバーは引き続き搭載する製品の様子が見て取れる。このKFConsoleは、実のところはP
今回はStable Diffusionでリアル系イラストを生成できるモデルを紹介します。 Stable Diffusionではどのようなモデルを使用するかによって、生成される画像のクオリティが大きく変わりますので、モデルの選択は重要な要素となります。 本記事で紹介するモデルは、どれも実写と見分けがつかないほどハイクオリティなイラストを生成できますので、ぜひ試してみてください。
かわなえ@イラスト on Twitter: "Stable Diffusionが一般公開されて自分のPCで動かせるようになったので、全く知識がないけど環境を構築してみました。ちょっと忘れないように簡単にまとめてみる。(1)"
Stable Diffusionが一般公開されて自分のPCで動かせるようになったので、全く知識がないけど環境を構築してみました。ちょっと忘れないように簡単にまとめてみる。(1)
「神の一手」の裏側に。 2021年、3月23日。 将棋界に、衝撃が走った。 ある対局で、彼の放った「4一銀」。 それは、人類には指せない「神の一手」と言われた。 なぜ彼は、そこまで強いのか？ その鍵は、将棋ソフトを用いた独自の研究にある。 ハイスペックなCPUを用いたコンピューターで 膨大な手数を読むことにより、 最善手を導き出すのだ。 将棋の真理に、辿り着くために。 人間の限界に、挑むために。 この競技への熱き想いが、彼をかりたて、突き動かす。 情熱と生きる人へ。 Sota Fujii×AMD 藤井聡太×AMD 将棋棋士の藤井聡太さんが、AMDのブランド広告に出演。 AMDを搭載したPCで、日頃の将棋研究に励むなど、 以前よりAMDユーザーであったこ���から、このオファーは実現しました。 近年、将棋界ではAIソフトを活用したトレーニングが常識となり、 AIの力を最大限に発揮するための環境が
なぜもっとたくさんのコアを搭載したCPUを作らないのでしょうか？2000コアのGPUなんかそこら辺にありますが、なぜCPUでは同じようにできないのでしょうか？
回答 (9件中の1件目) 質問に間違いがありますね。 2000個のコアが入ったGPUなんかありません。企業の広報は違った(間違った)方法で計算して数字を大きく見せています。 Radion 6900XTの本当のコア数(DCU)は、5120個ではなく、40個です。こちらでダイの写真を確認でき、4*5のコアが2グループあります。 各コア(DCU)には32レーンのSIMDユニットが4つあり、各コアには並列に動作する32 bitの浮動小数点演算ユニット(FMA)が128個あり、チップ全体としては32 bitのFMAが5120個同時に動きます。 Zen2とZen3のCPUコアはどちらも256...
ChatGPTをオープンソースで再現、わずか1.6GBのGPUメモリですぐに使用でき7.73倍高速なトレーニングが可能
OpenAIの対話型AI「ChatGPT」は史上最も急速な成長で「月間1億ユーザー」をわずか2カ月で達成するなど、大いに注目を集めています。それに伴い、GoogleがChatGPTのライバルとなる会話型AI「Bard」を発表したり、中国企業が続々とChatGPT風AIを開発していると報道されている一方で、OpenAIはChatGPTのコードを公開していないためChatGPTを効果的に複製することは難しくなっています。AIのディープラーニングトレーニングを最適化するオープンソースプラットフォームのColossal-AIが、ChatGPTトレーニングプロセスをわずか1.6ギガバイトのGPUメモリで7.73倍高速なトレーニングに再現したと告知し、オープンソースで公開しています。 Open-source replication of ChatGPT implementation process!
Apple’s big AI rollout at WWDC will reportedly focus on making Siri suck less
話題のStableDiffusionがオープンソースで8/23に公開されたので、手元のマシンで動かすまで試したいと思います🖼 (下記に記載していますが、自分の環境だとVRAMが不足しているエラーが出てしまったのでイレギュラーな対応をしています🙏) ※ ↑追記 コメント欄にて、 @kn1chtさんが紹介してくださっているように、マシンのVRAMが10GB未満の環境では半精度（float16）のモデルがオススメされています。 本記事では、別の最適化されたものを紹介していますが、こちらの利用も検討してみると良さそうです👉 https://zenn.dev/link/comments/7a470dc767d8c8 StableDiffusionがどんなものかは、深津さんの記事が参考になります。 1. 環境 Razer Blade (RTX 2070, VRAM 8GB) CUDA Toolk
文字起こしAI「Whisper」を誰でも簡単に使えるようにした超高精度文字起こしアプリ「writeout.ai」使い方まとめ、オープンソースでローカルでも動作OK
会議の議事録やムービーの作成など、文字起こしが必要な場面は多くありますが、手動での文字起こしは非常に面倒です。また、OpenAI製文字起こしAI「Whisper」を用いて文字起こしする方法もありますが、初期設定が難しいという問題も存在します。Whisperをメチャクチャ使いやすくした無料文字起こしサービス「writeout.ai」なら、超簡単かつ短時間で高精度な文字起こしを実現できるとのことなので、実際に使ってみました。 writeout.ai – Transcribe and translate any audio file https://writeout.ai/ 上記のリンクからwriteout.aiにアクセスすると、以下のような画面が表示されます。文字起こしを行うには「Transcribes for free」をクリック。 すると、GitHubアカウントでのサインインを求められます
NVIDIAと滋賀大学は9月8日、データサイエンス教育用の講義資料「DLI データサイエンス教育キット」の日本語版の無償提供を始めた。同資料はNVIDIAのデジタルスキル育成プログラム「Deep Learning Institute」（DLI）の講義資料で、滋賀大学が日本語に翻訳したもの。教育機関の教員向けに提供する。利用にはNVIDIAの開発者アカウントが必要。 講義資料では「データサイエンスとRAPIDSの入門」「データ収集と前処理（ETL）」「データセットにおけるデータ倫理とバイアス」「データ統合と分析」「データビジュアライゼーション」「Hadoop、Hive、SparkとHBaseによるスケールと分散コンピューティング」「機械学習（分類）」「機械学習（クラスタリング、次元削減）」「ニューラルネットワーク」などの分野を取り上げる。 資料の元になった「DLI データサイエンス教育キット
Apple・AMD・テスラ・Intelを渡り歩いた天才エンジニアのジム・ケラー氏へのインタビューが公開中、Intelで一体何をしていたのか？
AMDのAthlonやZenマイクロアーキテクチャ、Apple A4など数々のチップ開発に携わり、「天才エンジニア」と高い評価を受けるジム・ケラー氏は2021年1月にIntelを突如退職し、記事作成時点ではAIチップのスタートアップであるTenstorrentの社長兼最高技術責任者を務めています。そんなケラー氏に、技術系ニュースサイトのAnandTechがインタビューを行っています。 An AnandTech Interview with Jim Keller: 'The Laziest Person at Tesla' https://www.anandtech.com/show/16762/an-anandtech-interview-with-jim-keller-laziest-person-at-tesla なお、ジム・ケラー氏の経歴は以下の通り。 入社退職年企業肩書き関与した製
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令和05年最新版 日本の半導体産業の現状について
AMDはなぜ資金面で圧倒的に勝ると思われるIntelを凌駕するCPUを開発できるのでしょうか？
まだ手元のパソコンでイベント配信してるんですか？クラウド上でTeamsを利用してOBSで配信した方が楽ですよ。
【やじうまPC Watch】 ダルビッシュ選手にもわかるようにGeForce RTX 2080 Tiの解説記事を翻訳してみる
画像生成AI「Stable Diffusion」を低スペックPCでも無料かつ待ち時間なしで使う方法まとめ
CPUとGPUのマルチスレッディングの違いについて - arutema47's blog
Blenderに挫折する前に見てほしい、日本語の解説動画を紹介
「なぜ動くか」に興味を持たない技術者が増えている憂い - orangeitems’s diary
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も
Linuxの生みの親トーバルズ氏の最新自作マシンを徹底解剖--本人のコメント付きで構成を紹介
2030年 「エンジニアです。コードは書けません。」｜__shinji__
「量子理論の副産物に過ぎなかった」──東芝の「量子コンピュータより速いアルゴリズム」誕生秘話
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!!
【特集】 Windows 11で必須になった「TPM 2.0」って何？TPMの役割や確認方法を紹介
ゲーミングPCが4万円チョイで手に入る方法、教えます ～ 中古PC＋新品ビデオカード活用術 ～ MSI GeForce GTX 1650 4GT LP編 Text by 芹澤正芳
Stable Diffusionのフォトリアル系（実写）モデルを紹介 | Murasan Lab
藤井聡太 × AMD | 「神の一手」の裏側に。 | AMD
声以外が消える!? 無料のノイズ除去「NVIDIA Broadcast」がスゴい【藤本健のDigital Audio Laboratory】
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話題のStable Diffusionがオープンソース化されたのでローカルで動かしてみる
データサイエンス教育用の講義資料1000ページ、教員向けに無償公開 NVIDIAと滋賀大が連携
「Apple M1」開発責任者がIntelに転職
Intel CPUアーキテクトのジム・ケラー氏が辞職
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