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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
米マイクロソフトが、クラウドサービス向けのサーバーとパソコンの「サーフェス」に、自社で設計・開発したCPU(中央演算処理装置)を搭載する計画を進めていることが分かった。写真はニューヨークで2015年に撮影(2020年 ロイター/Mike Segar) [18日 ロイター] - 米マイクロソフトが、クラウドサービス向けのサーバーとパソコンの「サーフェス」に、自社で設計・開発したCPU(中央演算処理装置)を搭載する計画を進めていることが分かった。事情に詳しい関係者が明らかにした。
Apple M1速いね、ってことで、それはいいとして、それ以外にも色々Appleの用途に最適化している点があるらしいというツイートがあった。ちょっと読んでてマジで?となったのでここにメモしておこう。 私はというとこんなCPUレベルの話が効いてくるようなプログラムは書いたことないので、誤解もあると思う。ゆるして 1/ In case you were wondering: Apple's replacement for Intel processors turns out to work really, really well. Some otherwise skeptical techies are calling it "black magic". It runs Intel code extraordinarily well. — Robert Graham😷, provocateu
AIの開発に欠かせない機械学習には、GPUやNPU、TPUなどの処理チップが用いられていますが、それぞれの違いは分かりにくいものです。そんなCPUやGPU、NPU、TPUの違いをGoogleやクラウドストレージサービスを展開するBackblazeがまとめています。 AI 101: GPU vs. TPU vs. NPU https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/ Cloud TPU の概要 | Google Cloud https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu?hl=ja ◆だいやまーくCPUとは? CPUは「Central Processing Unit」の略称で、PCでの文書作成やロケットの進路計算、銀行の取引処理など多様な用途に用いられています。CPUでも機械学習を行うこ
Apple SiliconのM1が速いと話題だ。単に速いというだけでなくRosetta 2を用いてx86_64バイナリをARMに変換して実行した時にIntel CPUで直接実行した時より速くなる場合があるというのだから驚きだ。その要因を考察するにつれ一つの仮説に思い至ったのでここに記しておく。 その要因とはRISCとCISCの違いだ。殴り書きなので詳細は省くが、CISCのほうがやってることが複雑で単純な実行速度という意味ではRISCに敵わない。特にRISCの固定長命令という特徴がカギを握る。 CISCの代表がIntelのx86である。しかし2000年ごろにはCISCはもう駄目だ的なことが声高に叫ばれていたが、気が付けばx86はそのまま栄華を極め2020年にまで至ってしまった。そこまで持ちこたえた理由の1つがRISCとCISCの境目がなくなる Pentium Proの逆襲に書かれているのだが
フラッシュメモリIP(Intellectual Property)を手掛けるフローディアが、SONOS構造のフラッシュメモリを用いて超低消費電力でAI演算を行うCiM(Computing in Memory)技術を開発中だ。 フローディアは、ルネサス エレクトロニクスでフラッシュメモリの開発を20年以上手掛けていた7人のエンジニアにより、2011年4月に設立された。BCDプロセスを適用したSONOS構造のフラッシュメモリ(SONOSメモリ)技術を、IPとして半導体メーカーやファウンドリーに提供している。 SONOSメモリは、窒化シリコン(SiN)膜に電子をトラップする(チャージトラップ方式)ことでメモリ機能を実現する。フローティングゲート方式を用いた一般的な組み込みフラッシュメモリでは、ゲート酸化膜が高温に弱く電荷が大量に漏れてしまうのに対し、SONOSメモリは電荷が結晶の微細な構造に閉じ
初のAppleシリコン「M1」を搭載したMac製品の性能は高く評価され、売れ行きも好調と見られています。このAppleシリコンの基盤であるARMアーキテクチャにAppleがいつ頃から取り組み始めたのか、そしてM1 Macの性能がなぜ優れているのかについて、Appleの元エンジニアがツイートしています。 AppleはISA設計のためにARMと提携した 元Appleのカーネルエンジニアであるシャック・ロン氏がTwitterで、M1チップについて語っています。 会話のきっかけとなったのは「M1が高性能なのはARMとはまったく無関係だ。優れているのはキャッシュだ」という投稿です。ロン氏はこの投稿に異論を唱えるとともに、その理由を説明しています。 「この前提は間違っている。ARM64はAppleの命令セットアーキテクチャ(ISA)であり、Appleのマイクロアーキテクチャプランを実現するものだ。Ap
PC向けCPUの主流な命令セットアーキテクチャであるx86は、Intel 8086プロセッサに起源を持ち、46年の長きにわたって使われてきました。そんなx86は近い未来に滅んでしまうだろうと、技術系ブログのHackadayが主張しています。 Why X86 Needs To Die | Hackaday https://hackaday.com/2024/03/21/why-x86-needs-to-die/ x86を採用する現代のCPUは、複雑な命令セットコンピューターであるCISC、1クロックサイクルあたり複数の命令を実行可能な「スーパースカラー」、命令を高速化するため順序を変更して実行する「アウト・オブ・オーダー実行」、分岐先の命令を条件が満たされるか不明な状態で実行する「投機的実行」を特徴とする、フォン・ノイマン型アーキテクチャの一部分です。x86はもともとは16bitプロセッサで
「Core i5 13600K」は、第13世代Raptor Lakeのミドルクラスに位置づけられるCPUです。 従来比で価格が20ドル(299 → 319ドル)値上がりしましたが、コア数が10から14へ1.4倍増となり、値上がり以上のスペックアップを提供します。 国内価格が約5.8万円で、ライバルに相当するRyzen 5 7600Xより約8000円ほど高いですが、Core i5 13600Kでは低コストなIntel 600マザーボードやDDR4メモリを使用できます。 プラットフォームを含めた総額比較において、Core i5 13600Kの方が安く済む可能性が高いです。 実際、筆者も今回のレビューで新たに用意した機材はありません。既存のIntel 600マザーボードとDDR4メモリをそのまま流用でき、大変お財布に優しい仕様で助かりました。 前世代をほぼ流用した「Raptor Lake」設計R
英半導体設計会社アーム・ホールディングスは、長年のパートナーである米クアルコムにアームの知的財産をチップ設計で使用することを認めていたライセンスを取り消す方向だ。重要なスマートフォン技術を巡る争いがエスカレートしている。 ブルームバーグが確認した文書によると、アームはクアルコムに対し、いわゆるアーキテクチュラルライセンス契約の解除を巡り義務付けられている60日前の通告を実施した。この契約により、クアルコムはアームが保有する標準に基づいて自前のチップを開発することが可能となっていた。 両社の対立は、スマホやパソコン(PC)市場を揺るがすだけでなく、半導体業界で大きな影響力を持つ2社の財務や業務を妨げる恐れがある。 クアルコムは「アンドロイド」スマホの多くに使われている技術であるプロセッサーを年間で数億個販売している。契約解除が発効すれば、同社は約390億ドル(約5兆9000億円)規模の売上高
AMDの新しいモバイル用CPUはヤバいくらい速い2021年01月31日 21:0073,807 Joanna Nelius - Gizmodo US [原文] ( scheme_a ) M1に負けじとAMDも奮戦! 世間の話題がApple M1の驚異的な速さでもちきりな中、既にデスクトップの分野ではIntelと肩を並べ、追い越さんばかりの勢いのAMDが、実はラップトップでも背後に忍び寄っていたようです。 つい最近MacBook Proに目移りしそうだった米GizmodoのJoanna Nelius氏ですが、AMDの最新プロセッサで「やっぱりWindows!」となったようです。今回はそんな彼女によるRyzen 9 5980HSの比較テストを見てみましょう。 新しいMacBook Proの驚異的なプロセッサ速度に思わず目移りし始めたと思ったら、AMDがRyzen 9 5980HSで私をWindo
紙書籍をお届けします(PDFがついてきます) PDFのみ必要な場合は、こちらからPDF単体を購入できます 通常はご注文から2〜3営業日で発送します。 年末年始や大型連休など、1週間から10日程度、配送のお休みをいただく場合があります。詳しくはお知らせをご覧ください。 そのプログラム、CPUの性能を引き出せますか? Takenobu Tani 著 312ページ A5判/1色刷 ISBN:978-4-908686-16-0 2023年1月25日 第1版第1刷 本書の解説で利用するコード(著者によるGitHubリポジトリ) 正誤情報など ソフトウェアの価値は、ハードウェアで実行されることにより、現実のものになります。そのために不可欠なのがCPUです。したがってソフトウェアの価値は、CPUの性能、すなわち「できるだけ高速にソフトウェアを実行すること」にかかっているとも言えるでしょう。 現代のCPU
Stable Diffusionなどの画像生成AIは自身の所有するマシンにインストールしてローカルで実行することが可能です。しかし、快適な画像生成に必要な「大容量のVRAMを備えたグラフィックボード」はPCパーツの中でも高価な部類に入るため、予算の都合から画像生成を諦めている人も多いはず。新たに、安価なAPUでも実用的な速度で画像を生成できたという検証結果がAI関連YouTubeチャンネル「Tech-Practice」によって報告されています。 Democratize AI: turn a 95ドル chip into a 16GB VRAM GPU! Beats most of the discrete GPUs! | by Ttiotech | Aug, 2023 | Medium https://medium.com/@ttio2tech_28094/51a8636a4719 Demo
アウト・オブ・オーダー実行について補足 前回の記事で「アウト・オブ・オーダー実行」について特に説明せずに話を進めてしまったことに気づいたので、まずはそれについて簡単に補足しておこう。 コンピューターの性能向上の歴史はレイテンシーとの戦いの歴史でもある。 colin-scott.github.io 上のサイトは年代毎にコンピューターシステムでの各種レイテンシーがどのように変化していったかを紹介している。1990年代前半はキャッシュメモリとメインメモリとの間のレイテンシー差はそれほど大きくなかったが、その後の技術革新によって現在はL1キャッシュとメインメモリとの間に100倍くらいのレイテンシー差があるようになってしまった。これはつまり、プログラム実行中にメインメモリへのアクセスが発生してしまうと、それだけ長いレイテンシーの間CPUの処理を進めることができなくなってしまうことを意味する。そのため
コア・オペレーティング・システム・グループでは、ハードウェア、ソフトウェア、アプリケーションを一つのApple体験に統合する、完全に統合されたOSの構築に取り組んでおり、ベクトル・数値計算グループは、iOS、macOS、watchOS、tvOS上で動作するさまざまな組み込みサブシステムの設計、強化、改善を行うことを使命としている。 革新的な「RISC-V」ソリューションと最先端のルーチンを実装しているSWとHWのクロスファンクショナルチームで働ける人材を募集しているそうだ。 この採用情報から、Apple社内ではRISC-Vを統合した何らかの開発が行われていることは明らかで、このアーキテクチャを採用することで、Armのベクターコアのライセンス料を実質的に回避できる。 関連記事 最終回:RISC-Vエコシステムの発展 Arm、NVIDIAとの関係はどうなるのか? RISCの生い立ちから現在まで
コードなしでWeb3コンテンツなどを開発することができるプラットフォーム・thirdwebの創設者であるadammaj氏が、「経験なしで2週間でゼロからGPUを構築した」と報告しています。 I've spent the past ~2 weeks building a GPU from scratch with no prior experience. It was way harder than I expected. Progress tracker in thread (coolest stuff at the end)👇 pic.twitter.com/VDJHnaIheb— adammaj (@MajmudarAdam) April 25, 2024 ◆だいやまーくステップ1:GPUアーキテクチャの基礎を学ぶ adammaj氏はまず、最新のGPUがアーキテクチャレベルでどのように機能してい
ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 中国の研究グループが、「AIを用いて自動化したたCPU設計」(Pushing the Limits of Machine Design: Automated CPU Design with AI)と題した論文を発表しました。この論文では、わずか5時間足らずで産業グレードのRISC-V CPUを設計できたと報告しています。 この実験は、機械が人間と同じようにCPUチップの設計ができるのかを検証する目的で行われました。初期の実験ではわりと単純で小規模なチップを作らせていたものの、新しい実験では、AIによる設計の限界を調べるために、RISC-V CPUを自動的に設計させようとしました。 研究者らはモデルとする一連の
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