最新記事一覧
NVIDIAが、高性能グラフィックスカード「NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell」のサーバ／データセンター向け製品を発表した。パッシブ冷却を前提にファンレス設計とすることで、シングルスロット厚を実現したことが特徴だ。
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GPUはもともとグラフィックス処理専用で開発されたわけだが、AI処理のためのプロセッサへと進化する転記は2010年代初頭に訪れた。機械学習の急速な進展がGPUの可能性を引き出し、その役割を拡大させたその転換点と背景を振り返る。
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「CES 2026」にて披露されたAcerの16型ノートPC「Acer Swift 16 AI」。Intelの最新プロセッサ「Core Ultra X7 358H」を採用し、統合GPU性能が飛躍的に向上した注目のCopilot+ PCをチェックした。
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Intelが、米SambaNova Systemsとの提携を発表した。買収から一転、出資／提携へと転換したこの取引は、両社にとって幸運だったのではないか。今回の提携の行く末を考えてみたい。
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クラウドAIの制約を打破する「ローカルLLM」。自作PCからM4 Max搭載Mac Studioへ環境を刷新した筆者が、応答速度や驚異の低消費電力を徹底検証する。
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Sysdigは、LLMを活用してAWS環境への侵入を自動化する攻撃を観測した。攻撃者は約8分で管理者権限を奪取し、19個のAWSプリンシパルを横断的に侵害した。
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苦境に陥ったIntel。2024年には株価下落とダウ平均からの除外に直面したが、2025年にCEOに就任したタン氏が再建を進めている。Intelは本当に復活するのか。その根拠は？
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ゲーミングノートPCといえば派手な装飾を思い浮かべる人も多いかもしれないが、近年はオフィスやカフェなど日常の風景に溶け込む「ステルス」なデザインがトレンドになりつつある。マウスコンピューターの新モデル「G TUNE P5（レッド）」をチェックした。
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2025年12月に開催された国際学会IEDMにおける、TSMCの講演を解説するシリーズ。今回は、前回に続き、「先進パッケージ技術の進化」を取り上げる。分割した複数のミニダイを同一パッケージに収容する際の、3つの接続手法を解説する。
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マクニカはオンラインでセミナーを開催し、エッジAIの現場実装におけるKPIや評価プロセスの進め方とSiMa.aiの製品を活用した実装評価結果について説明した。本稿では、セミナーに登壇した富士ソフト 技術管理統括部 先端技術支援部 AIソリューション室 室長の福永弘毅氏による講演内容の一部を紹介する。
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ダッソー・システムズは年次イベント「3DEXPERIENCE World 2026」において、NVIDIAとの戦略的パートナーシップを締結したことを発表。同イベントの中で、ダッソー・システムズ CEOのパスカル・ダロズ氏と、NVIDIA 創業者 兼 CEOのジェンスン・フアン氏が対談形式で協業の背景や狙いについて語った。
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生成AI普及の起爆剤となる手のひらサイズのAIスパコン「NVIDIA DGX Spark(TM)」が登場した。最大2000億パラメーターのLLMを扱える高い性能が特徴だ。ビジネスの価値向上や製造現場の課題解決を目的とした生成AIアプリケーションのプロトタイピングやPoCに最適である。
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AI用半導体を手掛ける韓国のスタートアップDEEPXは「CES 2026」で、同社のチップを使ったデモを展示。低い消費電力と高い推論性能を両立していることを強調した。2nm世代のプロセスを適用する次世代品の概要も示した。
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いまやGPUは、AIや科学計算にも欠かせない計算資源へと進化を遂げた。もともと画像処理用として生まれたGPUが、なぜAI分野をはじめとした汎用的な分野で使われるようになったのか。その進化の過程を振り返る。
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2025年12月、GroqとNVIDIAが非独占的なテクノロジーライセンスの契約を結んだというニュースが発表された。これはNVIDIAによる、事実上のGroqの買収である。NVIDIAの狙いは何なのか。「CUDA」の課題や、新アーキテクチャ「CUDA Tile」の解説を交えて考えてみたい。
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NVIDIAが新プラットフォーム「Rubin」を発表。AI需要の爆発によりDRAM不足が深刻化し、PCやスマホの供給にも影響が出始めている。単なるチップから「エコシステム」へと進化し、ネットワークやストレージまでをも飲み込もうとするNVIDIAの戦略と、AIへの過度な投資が招く世界規模のリスクを考察する。
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2025年後半から日本国内でもバズワードとして取り上げられてきた「フィジカルAI」。その主戦場は日本が得意とする自動車とロボットであり、2026年はこのフィジカルAIが本格的なトレンドとして定着していく年になるだろう。「CES 2026」でもフィジカルAIに向けた新製品の発表が相次いだ。
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2025年11月、Windowsが誕生から40年を迎えた。この年は、Windowsを含めてPC業界を取り巻く環境は“激動”した。振り返ってみたい。
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AI技術の進化をけん引するNVIDIAが、半導体技術の進化にも大きな影響を与えようとしている。同社のティム・コスタ氏によれば、AIエージェントとフィジカルAIに加えて、これらに次ぐ第3のAIともいえる「AIフィジックス」が重要な役割を果たすという。
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AI（人工知能）の電力消費は爆発的に増大している。打倒NVIDIAを掲げるGoogleの切り札「TPU」は、実はシストリックアレイやデータフローといった「古代技術」の復活によって支えられていた。最先端のAI競争でなぜレガシー技術がよみがえるのか。GoogleのTPUが採用するこれらの技術について見ていく。
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Qt Groupは、NVIDIAの「CUDA C++ガイドライン」準拠を自動で確認できる新機能を静的解析ツール「Axivion 7.11」に追加した。GPUやAIを利用する産業向けアプリの開発において、安全性と信頼性の確保を支援する。
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AIで使われる高性能コンピュータチップ市場を独占しているNVIDIA。最近は、AIの各方面でライバルが登場し、NVIDIAの地位に迫ろうとしている。
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今回はGPUの構造と歴史、CPUとの違いに関して説明します。
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NVIDIAがSynopsysに2億米ドルを投資すると発表した。半導体設計やシミュレーション、検証の高速化や高精度化、低コスト化を加速させるという。両社の協業はEDAツールに何をもたらすのだろうか。
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NVIDIAは、EDA大手のSynopsysと戦略的パートナーシップを拡大し、20億ドル出資すると発表した。CUDA-XやAI技術を統合し、半導体設計・検証、シミュレーションワークフローの高速化とコスト削減を図る。また、エージェント型AIを組み込み、Omniverseによるデジタルツイン環境の構築など、幅広い産業での活用を目指す。
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NECがHPC（高性能コンピューティング）技術のイベント「NEC HPC Forum」を開催。同社がスペインのOpenchipと共同で開発を進めている次世代ベクトル処理ユニットについて紹介した。
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SnowflakeはNVIDIAとの協業を拡大し、自社のAI Data CloudにGPU処理をネイティブ統合した。CUDA-X系ライブラリを実装し、既存のPythonワークフローでGPUアクセラレーションを活用できる環境を提供する。
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米国株式市場を牽引してきた米NVIDIAの株価が急落した。背景には、Googleの攻勢がある──どういうことか？
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NTTは、室内に広がる複雑な騒音に高速追従し、耳をふさがずに作業を継続できる空間能動騒音制御技術を開発した。数m規模の空間において、複数の利用者が同時に快適に過ごせる音環境を提供する。
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「EE Times Japan」に掲載した主要な記事を、読みやすいPDF形式の電子ブックレットに再編集した「エンジニア電子ブックレット」。今回は、半導体企業に加えてビッグテックも参入して競争が活発化しているAI半導体開発やM&Aについての記事をまとめた。
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NTTは、数m規模の空間をノイズキャンセリングする技術（以下、空間ANC）を開発したと発表した。
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Intelが2025年末に一部を出荷する予定の「Core Ultraプロセッサ（シリーズ3）」（開発コード名：Panther Lake）は、「Xe3 GPU」なる新しいGPUコアを搭載する。この記事では、Xe3 GPUの概要をお伝えする。
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GPU市場を席巻するNVIDIAが、GPUとQPU（量子プロセッサ）を接続する新規格「NVQLink」を発表し、量子コンピューティング分野でも標準化に動いた。31の企業と機関が参画する「オープン戦略」は何を意味するのか。
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本記事では、実際に「NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti」を搭載したPCを使って、LM Studioを導入する方法や、活用方法を解説する。例えば、ゲーミングPCを持っている人であれば、GPUパワーをゲームだけでなく、生成AIにも活用できるようになる。
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NVIDIAは、量子プロセッサとGPUコンピューティングの併用を実現するNVQLink技術を発表した。
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「RISC-V」コアが、中国での展開加速やAIアプリケーションでの採用で、予想を上回る成長を遂げているという。NVIDIAも、同社のプラットフォーム「CUDA」がRISC-Vアーキテクチャに対応することを発表した。
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Windows 10のサポートが10月14日をもって終了する。それを記念（？）して、その歩みを筆者なりに振り返っていこうと思う。
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富士通と米NVIDIAが、先端AIの社会実装に向けて戦略的協業を拡大した。業界全体の新技術の本格的な社会実装と人材・制度面の整備が急がれる今、富士通とNVIDIAの協業には、国内外から注目が集まっている。
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AI分野で協業を拡大させる富士通とNVIDIA。ArmベースCPUの「FUJITSU-MONAKA」やGPUといった両社の技術を組み合わせ、AI技術の活用に適したインフラを共同で構築するという。その具体像とは。
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富士通とNVIDIAは、AIエージェントを統合したフルスタックAIインフラストラクチャの構築を目指し、戦略的協業を拡大する。フィジカルAI領域や量子コンピューティング領域を重点領域とし、共同でAIコンピューティング基盤の開発や、ユースケースの創出などに取り組む。
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富士通は、NVIDIAとAI領域での戦略的協業を拡大すると発表した。産業向けにAIエージェントを統合したフルスタックAIインフラの構築を目指す。記者会見に登壇したNVIDIA CEOのJensen Huang氏は「富士通との新たな協業を発表し、日本のITをAI時代に導けることをうれしく思う」と語った。
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富士通とNVIDIAが、HPC／データセンター分野における協業を強化する。富士通のArmアーキテクチャベースのCPU「FUJITSU-MONAKA」とNVIDIA製GPUをNVLink Fusionで密結合することで高性能かつ低消費電力のAI基盤の構築を目指す。
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NVIDIAは、Google DeepMind、Disney Researchと共同開発してきたロボットシミュレーション用物理モデル「Newton Physics Engine」のβ版をリリースしたと発表した。
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NVIDIAとIntelは、AIおよびアクセラレーテッドコンピューティングにおける共同開発を発表した。両社はデータセンターおよびPC分野で複数世代の製品を共同開発する。NVIDIAはIntelに50億ドル投資すること発表した。
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NVIDIAがIntelに50億米ドルを投資するとともに、カスタムデータセンターおよびクライアント向けCPUを共同開発すると発表した。
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NVIDIAは2025年9月10日、次世代GPU「Rubin CPX」を発表した。大規模コンテキスト処理に特化し、ソフトウェア開発支援や映像生成AIに貢献する。
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中国の北京に本拠を置く半導体メーカーであるCambricon Technologiesは、中国本土の株式市場において最も価値の高い銘柄へと躍進を遂げた。「中国の小さなNVIDIA」と称される同社のような企業の台頭は、既存プレイヤーに挑戦しAIチップ製造の未来を再構築しようとする中国の野心を浮き彫りにしている。
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オープンソースのリーダーたちは、標準化の歴史におけるコミュニティーの勝利を強調し、AI向けGPUのソフトウェアでNVIDIAに戦いを挑む。その勝算について、業界団体のCTOの発言をまとめた。
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気軽に試せるラップトップ環境で、チャットbotを提供するオールインワンの生成AI環境構築から始め、Kubernetesを活用した本格的なGPUクラスタの構築やモデルのファインチューニングまで解説する本連載。今回はNVIDIA製GPUを用いたKubernetesクラスタの構築方法をモニタリング環境の構築手順を交えて解説します。
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