最新記事一覧
Metaは独自の大規模言語モデル「LLaMA」（Large Language Model Meta AI）を研究者向けにリリースした。「ChatGPT」のLLM「GPT-3.5」よりも小規模でも高性能としている。
()
兵庫県は、コロナ禍対応支援策として県内中小企業などに無償提供する在宅勤務用システム「テレワーク兵庫」の構築に、デル・テクノロジーズの「Dell EMC PowerEdge」サーバと「Dell EMC PowerStore」ストレージを活用した。デル製品採用の理由とは？
()
コンテックは、NVIDIA「Jetson Xavier NX」モジュール搭載の産業用エッジAIコンピュータ「DX-U1200」シリーズを発売した。下位モデル「DX-U1100」比で、FP16演算精度で約5.5倍、INT8演算精度で約21.5倍高速化している。
()
Colabは無償で使えるが、実行時間など制限もある。この制限を低減できる上位版のColab Proと、最上位版のPro+、従量課金版のPay As You Goを紹介。GPUや実行時間、メモリ、ディスクサイズ、Proのみで使えるターミナル機能、Pro+のみで使えるバックグラウンド機能などについて説明する。
()
rinnaが、日本語に特化した「GPT-2」の言語モデルをオープンソース化。開発に向けた実験のために構築したもので、「GitHub」や「HuggingFace」で公開している。
()
広島大学の教授である中野浩嗣氏らの研究チームは、GPUによ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。従来の最速展開手法に比べて、最大1万1000倍高速化できるという。
()
攻めと守りの両面で、規模や業種を問わず不可欠になりつつあるAI活用。もはや「PoC止まり」も許されなくなりつつある今、各種制約がある中でもプロジェクトを進められる方法とは。
()
製造業のスマート工場化への取り組みが加速しているが、その中で注目度が高まっているのが製造現場で生まれる膨大なデータの近くでデータを処理・分析するエッジコンピューティングである。しかし、エッジコンピューティングを活用するためには何が必要で、どういうことを考えなければならないのだろうか。
()
医療分野でAI活用を進める「医療AI」への期待が集まっている。医用画像から熟練者でも見落とすような病変をAIが見つけ出したなどの報道に注目が集まりがちだが、実際には医療AIの活用範囲は幅広い。「医療AIとディープラーニングシリーズ Pythonによる医用画像処理入門」を上梓した北海道情報大学の上杉正人氏と原田学園の平原大助氏に、医療AIの活用ポイントについて聞いた。
()
NVIDIAが、新GPUアーキテクチャ「Ampere」採用のデータセンター向けGPU「A100」を発表。AI性能はV100の約20倍。AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、富士通などが採用を予定している。
()
NVIDIA CEOのジェンスン・フアン氏は、YouTubeでオンデマンド配信した「GTC 2020」の基調講演において、新たなアーキテクチャ「Ampere」を採用したGPU「NVIDIA A100」を発表した。
()
ライス大学のコンピュータサイエンス研究者チームが、GPUのようなアクセラレーションハードウェアを使用することなく、ディープラーニングを高速化できるという「Sub-Linear Deep Learning Engine」アルゴリズムを開発した。
()
ネットワールドは、パートナー企業が実施しているAIを活用した医用画像解析の研究において、実用化に向けた大きな成果を得たと発表した。「 AIセンター」に設置した「IBM PowerSystem AC922」を解析処理インフラとして使用した。
()
独自開発の巨大ディープラーニング処理チップを搭載したシステムを開発し、米国で話題のCerebras Systemsが、東京エレクトロンデバイス（TED）と販売代理店契約を結び、日本市場への進出を発表した。
()
同社が東京都内で開催したユーザーイベント「C＆Cユーザーフォーラム＆iEXPO2019」（2019年11月7〜8日）では、最新の「SX-Aurora TSUBASA」アーキテクチャを搭載したベクトルプロセッサなどを展示。また、2019年11月1日からはメモリ帯域を強化した新製品の受注も開始している。
()
多くの企業が、AI導入やデータ活用に苦戦している。データを有効活用するには、優れた分析基盤が必要だ。そこで注目したいのが、AIの学習／推論スピードを加速させる「機械学習専用サーバ」の存在。AIで成功する“必勝のサーバ選び”のポイントは――。
()
量子コンピュータよりも速い「シミュレーテッド分岐アルゴリズム」を開発した後藤隼人主任研究員に、開発背景を聞いた。
()
英国の国民健康保険（NHS：National Health Service）が使用するための、業界初となる医療画像向けのAI（人工知能）プラットフォームの実現を目指し、新しいプロジェクトが始動する。これは、King’s College London（KCL）とNVIDIAが共同で進めるプロジェクトで、放射線処理の中で最も時間がかかる放射線データの解釈を、自動化することを目指すという。
()
AIへの投資は今後も増えるだろう。そのAIを支える機械学習にはGPUやTPUといったカスタムハードウェアによるアクセラレーションが必須だ。
()
デルとEMCジャパンが、新型サーバ「Dell EMC DSS 8440」を発売した。機械学習に最適化した構造を採用しており、“機械学習専用サーバ”とうたう。最小構成での価格は1940万7219円（税込）。
()
デルおよびEMCジャパンは2019年5月、ユーザー向けイベント「Dell EMC テクニカルセミナー 宮崎キャンプ」を開催した。メディアにはあまり公開されないというその様子をのぞいてきた
()
深層学習のプログラムを生成する、ソニーの統合開発環境「Neural Network Console クラウド版」において、産業技術総合研究所が運用する「AI橋渡しクラウド」のGPUが選択可能になった。高速のGUI開発環境を低コストで利用できる。
()
「Arm TechCon 2018」では、Armのアーキテクチャライセンスを基に開発が進められている、次世代スーパーコンピュータのポスト「京」（Post-K）向けのプロセッサ「A64FX」に関する講演が行われた。
()
ソニーは、ディープラーニングの統合開発環境「Neural Network Console Cloud」のアップデートとして、産総研のAI処理向けスパコン「ABCI」との連携を発表。ニューラルネットワークの学習・評価に用いる計算リソースとして、ABCIのGPUを選択できるようになった。
()
リソースを大量に利用するAI（人工知能）のワークロード需要が高まっている。そのため、HCI（ハイパーコンバージドインフラ）もそうした需要に対応するために進化している。
()
2017年初時点では芽吹きつつあった程度の組み込みAI。今や大きな幹にまで成長しつつあり、2019年からは、組み込み機器を開発する上で組み込みAIは当たり前の存在になっていきそうだ。
()
金融、製造、流通など、あらゆる業種で「既存システムのクラウド移行」の議論が進む中、企業がクラウドに求める要件も高度化しつつある。では今、多くの企業が求めている「エンタープライズシステムに不可欠な要件」とは何か？ IBM Cloudはそれにどう応えているのか？ 国内AZ（アベイラビリティゾーン）の提供をはじめ、リフト＆シフトの技術的・心理的ハードル解消に向けて大掛かりなアップデートが施されたIBM Cloudの強化ポイントを聞いた。
()
NVIDIAは2018年12月13日、最新の組み込みAIプラットフォームである「Jetson AGX Xavier」のモジュール供給をグローバルで開始したと発表した。1000個以上まとめて購入する場合の価格は1099米ドル（約12万4600円）。
()
Amazon Web Services（AWS）は、「Amazon EC2」の「P3」インスタンスファミリーに新たに追加した「p3dn.24xlarge」インスタンスの正式提供を開始した。
()
2018年11月8日に行われた「Red Hat Forum 2018 Tokyo」で、パネルディスカッション「AI/マシンラーニング開発基盤を支える技術 〜Kubernetesが創るGPUコンテナの未来〜」が開催された。4人のスペシャリストが語った、AI／機械学習とコンテナの現状、課題、展望とは。
()
米NVIDIAが、現実世界の映像を学習させたAIに、都市の3Dモデルを自動生成させる技術を公開。
()
AMDが2018年11月に発表した、7nmプロセス適用のx86サーバ向けプロセッサ「EPYC」と、GPU「Vega」。AMDのこの発表により、「現在上昇の一途にあるハイエンドプロセッサのコストが、低減していくのではないか」という期待の波が押し寄せている。一方で、アクセラレーター向けのオープンソースコードの品質に関する懸念も生じている。
()
AMDは、利益が見込めるデータセンターをターゲットとする、7nmプロセスのCPUとGPUを発表した。Intelの14nmプロセス適用プロセッサ「Xeon」とNVIDIAの12nmプロセス適用「Volta」に匹敵する性能を実現するとしている。
()
「CEATEC JAPAN 2018」（2018年10月16〜19日、千葉県・幕張メッセ）の基調講演にPreferred Networks（以下PFN）代表取締役社長兼最高経営責任者の西川徹氏が登壇。「全ての人にロボットを〜Robots for Everyone」をテーマに講演した。
()
産業技術総合研究所は、「CEATEC JAPAN 2018」（2018年10月16〜19日、幕張メッセ）で、AI（人工知能）やビッグデータ処理向けスーパーコンピュータ（スパコン）「人工知能処理向け大規模・省電力クラウド基盤（AI Bridging Cloud Infrastructure、以下ABCI）」を利用した機械学習技術などについて展示を行った。
()
NVIDIAのGPUアーキテクチャである「Turing」と「Volta」。これら2つのアーキテクチャでは、RTコアとTensorコアという2つのユニットが性能躍進の立役者となった。GTC Japan 2018の講演から、アーキテクチャをおさらいし、最新GPUを効率的に活用するための手法を紹介する。
()
NVIDIAのユーザーイベント「GTC Japan 2018」の初日に行われた基調講演に、創業者兼CEOのジェンスン・フアン氏が登壇。組み込みAIを可能にする新たな製品ラインアップ「NVIDIA AGX」のローンチを発表するとともに、国内の製造業がAI開発プラットフォームとしてNVIDIAのGPUや開発プラットフォームを広く採用していることをアピールした。
()
Googleは、「Google Cloud Platform」に含まれる「Compute Engine」「Kubernetes Engine」「Cloud Machine Learning Engine」「Cloud Dataproc」において、NVLinkをサポートする「NVIDIA Tesla V100 GPU」の正式提供を開始した。
()
Dell EMCは、企業のAI活用を支援する新ソリューション「Dell EMC Ready Solutions for AI」を提供開始した。「Machine Learning with Hadoop」と「Deep Learning with NVIDIA」という2つのパッケージを用意している。
()
NVIDIAとRobert Bosch（ボッシュ）、Daimler（ダイムラー）は、完全自動運転車と無人運転車に、NVIDIAのAI（人工知能）コンピュータ「DRIVE Pegasus」を採用する。
()
富士通は2018年6月26日、産業技術総合研究所（産総研）向けに開発するAI（人工知能）処理用途スーパーコンピュータ（スパコン）が、スーパーコンピュータ性能ランキングの1つである「TOP500」において、世界5位、国内1位を獲得したと発表した。
()
人工知能（AI）インフラ市場はまだ歴史が浅く、各社さまざまなツールを市場投入している。クラウドサービスも、パワフルで高価なハードウェアもある。後編ではNVIDIA、Oracle、Quboleなど、主要な7社を紹介する。
()
「第2回 AI・人工知能 EXPO」（2018年4月4〜6日、東京ビッグサイト）の基調講演で「NVIDIA（以下エヌビディア）のAI戦略と海外の最新動向」をテーマにエヌビディア 日本代表 兼 米国本社副社長大崎真孝氏がAI革命の最新動向を紹介した。
()
GoogleとMicrosoftが、相次いでAI処理用の新たなプロセッサを発表。その違いから見えてくる、両者の戦略とは？
()
エヌビディア本社よりヘルスケア事業バイスプレジデントのキンバリー・パウエル氏が来日し、同社が開発した医用画像診断のためのコンピューティングプラットフォームである「Project Clara」（Clara）について説明した。Claraは仮想GPU環境であり、「NVIDIA vGPU」の活用によるマルチユーザーアクセスが可能である。
()
日本ヒューレット・パッカードは、AI導入に関するコンサルティングサービス「HPE Artificial Intelligence Transformation Workshop」と、NVIDIAのGPUを8台内蔵したディープラーニング向けコンピューティングシステム「HPE Apollo 6500 Gen10 System」を発表した。
()
「NVSwitch」「DGX-2」「TensorRT 4」「ARM社との提携」といったAI関連の発表内容を中心に、GTC 2018の注目ポイントを紹介。そこから垣間見える、NVIDIA社の「AI戦略」を考える。
()