DGX – NVIDIA 技術ブログ
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Wed, 28 Feb 2024 07:59:04 +0000
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ハイパフォーマンス コンピューティングにおけるエネルギー効率: スピードと持続可能性のバランス
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/energy-efficiency-in-high-performance-computing-balancing-speed-and-sustainability/
Tue, 14 Nov 2023 04:18:05 +0000
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=2212
Reading Time: 5 minutes コンピューティングの世界は劇的な転換期にあります。 コンピューティング性能、特にハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) の需要は年々増加しており、それはまたエネルギー消費量も増加していることでもあります。しか … Continued]]>
Reading Time: 5 minutes コンピューティングの世界は劇的な転換期にあります。 コンピューティング性能、特にハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) の需要は年々増加しており、それはまたエネルギー消費量も増加していることでもあります。しかし、根底にある問題は、エネルギーが制限のある資源であるということです。そのため世界は、演算の焦點を性能からエネルギー効率にどのようにシフトさせるのが最善か、という問題に直面しています。 この問題を考えるとき、タスクを完了させる速度とエネルギー消費の相関関係を考慮に入れることが重要です。この関係は見落とされがちですが、不可欠な要素です。 この記事では、スピードとエネルギー効率の関係を探り、より速くタスクを完了させる方向にシフトした場合の影響について考察します。
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企業ソリューション向け大規模言語モデル (LLM) を始める
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/getting-started-with-large-language-models-for-enterprise-solutions/
Tue, 07 Nov 2023 07:07:59 +0000
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=2187
Reading Time: 3 minutes 大規模言語モデル (LLM: Large :Language Models) は、數千億のパラメーターを持つインターネット規模のデータセットで學習されるディープラーニングのアルゴリズムです。LLM は、読み、書き、コーデ … Continued]]>
Reading Time: 3 minutes 大規模言語モデル (LLM: Large :Language Models) は、數千億のパラメーターを持つインターネット規模のデータセットで學習されるディープラーニングのアルゴリズムです。LLM は、読み、書き、コーディング、描畫、そして人間の創造性を補強することで、様々な業界の生産性を向上させ、世界で最も困難な問題を解決することができます。 LLM は、小売業から醫療まで幅広い業界で、幅広い業務に使用されています。LLM は、科學者が命を救う畫期的なワクチンを開発するのに役立つ、新しい化合物を生成するための、タンパク質配列の言語を學習します。LLM は、ソフトウェア プログラマが自然言語の記述に基づいてコードを生成し、バグを修正するのを助けます。そして、人間が最も得意とすること、すなわち創造、質問、理解など、
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NVIDIA BlueField-3 DPU でアプリケーションの次の波を強化
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/power-the-next-wave-of-applications-with-nvidia-bluefield-3-dpus/
Thu, 11 May 2023 02:42:00 +0000
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=1785
Reading Time: 3 minutes ChatGPT、Stable Diffusion、DALL-E、そして同様のアプリケーションは、世界を生成 AI に目覚めさせました。ChatGPT は史上最も急速に成長しているアプリケーションです。その使い易さと素晴ら … Continued]]>
Reading Time: 3 minutes ChatGPT、Stable Diffusion、DALL-E、そして同様のアプリケーションは、世界を生成 AI に目覚めさせました。ChatGPT は史上最も急速に成長しているアプリケーションです。その使い易さと素晴らしい機能は、わずか數か月で 1 億人以上のユーザーを魅了しました。 生成 AI は、企業が自社の製品やビジネス モデルを再構築しなければならないという危機感を生み出しています。NVIDIA CEO のジェンスン フアンが、GTC 2023 の基調講演で述べたように、iPhone が登場した時と同様の転換期が AI に到來したのです。そして、NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティングは、通常のコンピューターの能力を超える規模で問題を解決することで、世界の企業が AI を活用する手助けをしています。
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