Search Results 基調講演

Nvidiaは、エンジニア向けに生成AIを試験運用しています

Nvidiaのビル・デリー氏は、同社が生成的人工知能を利用してチップ設計者の生産性を向上させることができるかどうかをテストしていると述べました

「MFAを超えて：オクタがエンタープライズアイデンティティを再定義する方法」

新しい解決策は、AIと自動化を活用して企業のセキュリティ姿勢を強化し、従業員の生産性を高めます

２０２３年１０月：オクタが新しいアイデンティティイノベーションを発表して、AI時代のセキュリティを確保します

アイデンティティの脅威保護、AI開発者の生産性向上、パスワードレス認証、認証および資格情報の解決策

メタのLlama 2モデルの概要：新機能は何ですか？

過去数ヶ月間、MetaのLlama 2はデータサイエンスコミュニティ内で広まってきましたが、今のところなぜそれが大きな話題になっているのかが明らかにされていますLLMに関しては、それが新しい地平を切り開いただけでなく、オープンソースの性質が約束しています...

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West 2023

クラウドストライクは、Fal.Con 2023におけるAI駆動のセキュリティに関するビジョンを概説します

「クラウドネイティブアーキテクチャを使用し、AIと統合データを活用して、ますます速い攻撃に対する検出と対応を加速する」

「フリーODSCウェストオープンパス」を紹介します

「オープンデータとデータサイエンス、AIコミュニティの成長のために、私たちは喜んでお知らせします今年10月30日から11月2日に行われるODSCウエストでは、参加者全員に無料のODSCオープンパスを提供しています参加経験のない方々にとっては...」

West 2023

「Dockerが「Docker AI」を発表：コンテキスト認識自動化が開発者の生産性に革新をもたらす」

DockerCon 2023の基調講演中、Dockerは画期的な発表を行いました。開発者の生産性を変革する初のAIパワード製品、「Docker AI」を発表しました。この革新的なツールは、Docker開発者の世界中の知識を集約し、コンテキストに応じた自動ガイダンスを提供して開発プロセスを効率化します。 DockerのAIへの進出は、アプリケーション開発の複雑さに直面する開発者に適切な支援を提供する戦略的な動きを示しています。この取り組みは、AI/MLの先端技術、コンテンツ、および協力を開発者に提供するDockerの広範なイニシアチブと整合しています。既存のツール、コンテンツ、およびサービスを拡充することで、Dockerは開発者の確立されたワークフローの効率を向上させることを目指しています。チームは、AIがコード生成に与える影響について興奮を表明し、そのソースコードの記述における変革的な効果に注目しました。しかし、Docker AIはさらに幅広い範囲に取り組んでおり、ウェブサーバ、言語ランタイム、データベースなどの重要なコンポーネントも含んでいます。このツールにより、開発者は開発サイクル内でアプリケーションのすべての側面を効率的に定義およびトラブルシューティングする手段を備えることができます。生成型AIと大規模言語モデル（LLM）の台頭により、開発者の生産性が著しく向上しています。GitHub CopilotやTabnineなどのツールは、効率を最大10倍に高めるのに大きな役割を果たしました。ただし、これらのツールは主にソースコードに対応しており、全体のアプリケーションのごく一部をカバーしています。Docker AIはこのギャップを埋めるために登場し、データベース、言語ランタイム、フロントエンドなどの85％から90％を対象としています。Docker AIを通じて、開発者コミュニティはGitHubやDocker Hubといったプラットフォームを介して共有知識にアクセスできます。研究者たちは、生成型AIツールが開発者の健康に与える前向きな影響を強調し、生産性の向上とタスク完了の迅速化に寄与していると述べました。Docker AIはこれらの利点だけでなく、開発者がアプリケーションスタック全体で成功するために必要なものを提供します。Dockerの広範な開発者コミュニティの集合知を利用することで、Docker AIの洞察がベストプラクティスに基づき、セキュリティと最新の推奨事項を優先することを信頼できます。 Docker AIは、DockerfileやDocker Composeファイルの変更、’docker build’プロセスのデバッグ、ローカルテストの実施時に、開発者に対してターゲット指向の自動アドバイスを提供する点で優れています。開発者は、10年以上にわたって蓄積された数百万人のDockerユーザの知識を活用し、アプリケーションのベストプラクティスを生成し、セキュアで最新のイメージを推奨することができます。Docker AIにより、開発者はツールやインフラストラクチャに煩わされることなく、アプリケーションの改善にさらに時間を費やすことが可能です。 DockerがDocker AIを導入することで、開発者の生産性と効率を向上させる重要な進展が達成されました。AIに基づく洞察を活用することで、Dockerは開発者がアプリケーション開発に取り組む方法を革新する準備が整いました。Docker AIを通じて、開発者は豊富で経験豊かなコミュニティの集合知を武器に、アプリケーション構築の複雑さに自信を持って取り組むことができます。この先を見据えたツールは、アプリケーション開発の領域を進化させるだけでなく、AI駆動の開発者のランドスケープでのさらなるイノベーションの舞台を構築します。

GenAIにとっての重要なデータファブリックとしてのApache Kafka

ジェンAI、チャットボット、およびミッションクリティカルな展開での大規模言語モデルのリアルタイム機械学習インフラとしてのApache Kafka

黄さんの法則に留意する：エンジニアたちがどのように速度向上を進めているかを示すビデオ

話の中で、NVIDIAのチーフサイエンティストであるビル・ダリー氏が、モーアの法則時代後のコンピュータパフォーマンスの提供方法における大きな変革を説明しました。オンラインでご覧いただけます。彼は、新しいプロセッサは、新鮮な要素の発明と検証に工夫と努力が必要であり、チップとシステムエンジニアの毎年の集まりであるHot Chipsでの最近の基調講演で述べています。それは、エンジニアが本質的にはますます小型かつ高速なチップの物理に頼る一世代前とは根本的に異なります。 NVIDIA Researchのリーダーであるダリー氏が率いる300人以上のチームは、過去10年間に単一のGPUパフォーマンスでAI推論を1000倍向上させるのに貢献しました（以下のグラフを参照）。その驚異的な増加は、NVIDIAの創設者兼CEOであるジェンセン・ファン氏にちなんでIEEE Spectrumが最初に「ファンの法則」と名付け、後にウォールストリートジャーナルのコラムによって一般化されました。この進歩は、年々桁違いに成長している大規模な言語モデル（生成AIに使用される）の驚異的な上昇に対応したものです。「それは私たちにとってハードウェア業界でのペースメーカーとなっているものです」とダリー氏は述べました。彼の話の中で、ダリー氏は1000倍の利益をもたらした要素について詳細に説明しました。その中で最も大きなものである16倍の利益は、コンピュータが計算を行う際に使用する数値をよりシンプルに表現する方法を見つけることから生まれました。新しい数学最新のNVIDIA Hopperアーキテクチャーは、Transformer Engineを使用し、8ビットおよび16ビットの浮動小数点および整数演算の動的な組み合わせを行います。これは、今日の生成AIモデルのニーズに合わせてカスタマイズされています。ダリー氏は、新しい数学がもたらすパフォーマンスの向上とエネルギーの節約について詳細を示しました。別途、彼のチームは、GPUが自身の作業をどのように組織するかを伝える高度な命令を作成することによって12.5倍の飛躍を達成しました。これらの複雑なコマンドは、より少ないエネルギーでより多くの作業を実行するのに役立ちます。結果として、コンピュータは「専用アクセラレータと同じ効率性を持ちながら、GPUのすべてのプログラム可能性を保持することができる」と彼は述べました。さらに、NVIDIA Ampereアーキテクチャーには、AIモデルの重みを単純化する革新的な方法である構造的疎結合性が追加されました。この技術により、さらに2倍のパフォーマンス向上がもたらされ、将来的な進歩も約束されています。ダリー氏は、システム内のGPU間のNVLink相互接続とシステム間のNVIDIAネットワーキングが、単一のGPUパフォーマンスの1000倍の利益をもたらすことを説明しました。タダ飯はないただし、ダリー氏は、10年間にわたってNVIDIAが28nmから5nmの半導体ノードにGPUを移行したとしても、その技術は総利益のうち2.5倍しか占めていないと指摘しています。これは、コンピュータデザインがモーアの法則の下で一世代前に行われたときの大きな変化です。モーアの法則は、チップがますます小型かつ高速になるにつれ、パフォーマンスが2年ごとに倍増するという観察結果でした。…

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