最新記事一覧
Googleは年次イベント「Google Cloud Next」で、同社初となるArmベースのカスタムCPU「Google Axion」を発表した。生成AIのトレーニングと推論に最適としており、今年後半に顧客への提供を開始する計画。
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Gartnerはデバイス上でAIタスクを実行できる「AI PC」と生成AIスマートフォンの世界出荷台数の予測を発表した。2023年の2900万台から2024年末までに合計2億9500万台に達するという。
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生成AIの急速な普及に伴い、処理に不可欠な半導体の不足が深刻だ。半導体メーカーやハイパースケーラー、その他のITプロバイダーは、企業が生成AI導入に必要とするプロセッサの提供を急いでいる。
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2023年末にGoogleが発表したAIモデル「Gemini」。Googleの製品にはどのような変化をもたらすのか。GPUではなくGoogle独自プロセッサを利用することで期待できるメリットとは。
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Googleは汎用的なAIモデル「Gemini」を発表した。Geminiには何が可能なのか。他のクラウドサービスでもAI関連サービスが相次いで登場する中で、Geminiの特徴になる点とは。
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AI向けのプロセッサ市場で支配的な立ち位置を築いてきた半導体ベンダーはNVIDIAだ。そこにAdvanced Micro Devices（AMD）とGoogleが、新たなプロセッサを携えてやって来る。その影響とは。
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Googleは、ブラウザ上でPythonなどを記述、実行できる「Google Colaboratory」サービスの全プラン（無料プランを含む）のユーザーが、175のロケールでAIコーディング機能に期間限定でアクセスできるようにした。
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Googleは、オープンソースの多言語テキストベクタライザ「RETVec」（Resilient & Efficient Text Vectorizer）を用いて「Gmail」の受信トレイの保護を大幅に強化した。
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ハイパースケーラーは負荷の大きな生成AIのワークロードに備えるために、新しいインフラを構築したり、システムを改修したりしているという。
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Googleは、Pixelシリーズの最新モデル「Pixel 8」「Pixel 8 Pro」を10月12日に発売する。日本市場参入当初はパイが小さかったPixelだが、廉価モデルのaシリーズを含めたコストパフォーマンスの高さやAI関連機能が評価された結果、シェアを急速に高めている。一方、円安の影響でPixel 8／8 Proは価格が高騰。競合メーカーの製品作りにも影響を与えている。
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Googleの研究者らは2023年4月、自社製AI（人工知能）アクセラレーターチップ「TPU v4」の性能について説明する論文を発表。これをメディアが「Googleが最新AIスーパーコンピュータを披露し、NVIDIAを打倒したと主張」などと報じたが、それは誇張しすぎといえる。
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GoogleはAnthropicとパートナーシップを締結した。AnthropicはGPT-3開発メンバー立ち上げた既存AIの弱点を補うAI開発を目指す企業だ。
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Googleは「Open Compute Project（OCP）」のイベント「2022 OCP Global Summit」で、OCPの活動における同社の新しい重要な貢献や、オープンハードウェアエコシステムへのサポートを紹介した。
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Googleがティーザーサイトなどでチラ見せしてきた新型スマートフォン「Pixel 7」「Pixel 7 Pro」が正式発表された。新しい「Google Tensor G2チップ」を活用し、ブレた写真もキレイになるという。直販サイトで購入すると10月12日〜13日に出荷されるそうだ。
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Googleが10月6日の発表を予告しているPixel 7とPixel 7 Pro。ネット上では実機とみられる端末のハンズオンが公開されている他、その仕様についてさまざまな情報が出てきています。公式に発表されている情報は、新たなプロセッサ「Google Tensor G2」を搭載することくらいですが、外観やカメラはどうなるのでしょうか。
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Googleが7月28日に発売する「Pixel 6a」。Pixel 6の廉価版という位置付けだが、一部の機能をカットしつつ、基本スペックはPixel 6のそれをキープしていることが特徴だ。今回、発売に先駆けて試用する機会に恵まれたので、どんなスマホなのか簡単に紹介したいと思う。
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Googleが公開している最新技術のショーケース「Experiments with Google」を試す連載。今回はPCやスマホで試せる影絵遊び「Shadow Art」を体験して、AIの活用方法や魅力を紹介する。干支をモチーフにした影絵あそびは意外と難しかった。
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Googleが10月20日に発表した「Pixel 6」「Pixel 6 Pro」。外観だけでなく、カメラ周りを含めた内部まで全面刷新されており、数世代ぶりの意欲的なモデルに仕上がっている。本記事では、カメラ性能を中心にレビューする。
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Googleがチラ見せを続けてきた「Pixel 6」と「Pixel 6 Pro」が正式発表された。Google Storeでの販売価格は税込みで7万4800円からで、Pixel 6はauとソフトバンク、Pixel 6 Proはソフトバンクからも発売される。【追記】
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次世代光インタフェースモジュールとして注目を集めているCo-packaged Optics （CPO）について解説する。CPOはOptical Internetworking Forum（OIF）に舞台を移し議論されている。
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Googleが次期フラグシップ「Pixel 6／6 Pro」を発表した。オリジナルのSoC「Google Tensor」を搭載する。Gogole Tensroは、4年を費やしてTPUのチップをモバイルに最適化したSoCだ。
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Googleが2年ぶりに開催した年次カンファレンス「Google I/O」で発表したことを時系列に紹介する。詳細は各項目のリンク先を参照のこと。
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Googleの次期オリジナル端末「Pixel 6」（仮）はSnapdragonではなく、Samsungと共同設計の「Whitechapel」（コードネーム）のSoCを搭載するといううわさ。内部文書に「GS101」という名前が記載されていて、GSは「Google Silicone」の略のようです。
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エッジAI（人工知能）への移行は、高性能プロセッサが鍵を握っている。エッジ／組み込みデバイスに匹敵する価格と消費電力量、サイズを実現しながら、優れた性能を提供できるプロセッサである。
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Googleがオリジナル端末PixelやChromebook向けに独自のプロセッサを開発しているとAxiosが報じた。コードネーム「Whitechapel」の下、Samsungと協力しているという。
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米国のベンチャーキャピタル（VC）Pegasus Tech Venturesの創設者兼CEOを務めるAnis Uzzaman（アニス・ウッザマン）氏は、日本に留学していたこともある人物だ。世界中のさまざまなスタートアップを知るUzzaman氏は、日本のスタートアップの実力、そしてスタートアップ投資に対する日本企業の姿勢をどう見ているのだろうか。
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ハードウェアスタートアップの成長力や、彼らを取り巻く環境は国内外でどのように違うのか。米国の著名ベンチャーキャピタリスト、アニスウッザマン氏に話を聞いた。
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人工知能（AI）技術の進化や多様化は、自然言語処理のさらなる高度化をもたらし、企業のクラウド利用に影響を与える可能性がある。それはどういうことなのか。専門家の声を基に2020年のAI関連市場の動向を予想する。
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HCIソフトウェア市場をけん引するVMware。エッジコンピューティングをはじめHCI市場を取り巻く状況が変化する中、VMwareは今の立ち位置を維持できるのか。
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マサチューセッツ工科大学の研究チームは、プロセッサ上でのアプリケーションコードの実行速度を予測する機械学習（ML）ツールを開発した。Intelのツールよりも誤差が少なく、Googleの「Tensor Processing Unit」のような新しいプロセッサにも適用できる。
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2019年のAI（人工知能）アクセラレーターのハードウェアセグメントは、非常に活気があった。AIアクセラレーターのハードウェア分野における、2019年の重要な出来事トップ5を紹介する。
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半導体回路に関する国際学会「ISSCC（International Solid-State Circuits Conference）」は2019年11月19日、東京都内で記者会見を開催し、「ISSCC 2020」の概要と注目論文を紹介した。
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機械学習をはじめとしたAI（人工知能）技術を取り入れる動きが広がっている。AI技術を活用しようとするならば、まずは最適なハードウェアを見つける必要がある。
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「ハイパースケーラー」とも呼ばれる、ハイパースケールデータセンターを運営するクラウド企業は、巨大なチップ市場を創出し、性能とコストの面で半導体業界を新たな高みへと駆り立てている。一方この現象によって、チップベンダーが、より小規模で多様なユーザーのニーズに応える余裕がなくなるのではないかと懸念する声もある。
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ファーウェイ（華為技術）は2019年8月23日（現地時間）、AI（人工知能）チップ「Ascend 910」とAIフレームワーク「MindSpore」を発表した。同社はAscend 910が世界最高性能を実現したAI学習用プロセッサであると主張。米中貿易戦争の先行きが見通せない中、AI領域の技術開発を全方位で進める。
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機械学習の（特に学習の）速度を向上させるため、各社はさまざまなカスタムハードウェアの開発と利用を進めている。出遅れ感のあるIntelは、この市場にx86 CPUで参戦しようとしている。
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NXP Semiconductorsにおける、機械学習分野の開発は現在、どのようになっているのか。同社のAI戦略・パートナーシップ部門担当ディレクターを務めるAli Osman Ors氏に聞いた。
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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。
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Qualcommはサーバ市場において、急速に競争が激化しつつあるデータセンター向けAI（人工知能）推論処理の分野に参入するという、新たな挑戦を試みている。
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AIaaS（サービスとしてのAI）の出現により、最先端のIT企業だけでなく、より多くの企業が人工知能（AI）をアプリケーションに組み込み、利用できるようになりつつある。
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Samsung Electronics（以下、Samsung）は、HBM（High Bandwidth Memory）の新製品として、HBM2E規格に準拠した「Flashbolt」を発表した。記憶容量は既存品の2倍になるという。
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GoogleでAIの研究開発を担うGoogle AIは、大規模な高精度ディープニューラルネットワーク構築用ライブラリ「GPipe」をオープンソースとして公開した。その意味するものとは。
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3月21日は大作曲家、ヨハン・ゼバスティアン・バッハの（ユリウス暦の）誕生日。Google Doodleの五線譜に音符を並べると、AIがバッハ的なハーモニーを追加してくれる。
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データセンター管理者は2019年、管理業務やヘルプデスクなどのニーズに対応する手段として「AIOps」「チャットbot」「GPU」といった技術に目を向ける必要がある。
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AIベンチャーのエイシングが、組み込み機器などのプロセッサでAIの推論実行だけでなく学習も行える独自技術「DBT」について説明。このDBTによるアプリケーション開発を容易に行えるAIモジュール「AiiR（エアー）チップ」を開発したと発表した。
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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。
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Google系列のAI企業DeepMindの強化学習採用AI「AlphaZero」が、チェスのAI世界チャンピオン「Stockfish」、世界コンピュータ将棋選手権の2017年の勝者「elmo」、そして自社の囲碁AIで世界最強の「AlphaGo Zero」に勝利した。
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グーグル（Google）は2018年11月21日、東京都内で会見を開き、同社のスマートフォン「Pixel 3／Pixel 3 XL」で採用したAI（人工知能）利用の方向性である「オンデバイスAI」について紹介した。
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昨今よく話題になるAI（人工知能）。その多くはクラウド（オンラインサーバ）でデータ処理をすることで実現しているが、Googleのスマートフォン「Pixel 3」「Pixel 3 XL」では本体単体でのデータ処理にも注力しているという。そこには、Googleなりのプライバシーへの配慮がある。
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