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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。…

プールに飛び込む:CNNプーリングレイヤーの魔法を解き明かす

「畳み込みニューラルネットワークにおけるMax、Average、およびGlobal Poolingの初心者ガイド」

オペレーションの頭脳:人工知能とデジタルツインで手術の未来を地図化するアトラスメディテック

アスリートが試合のためにトレーニングし、俳優が公演のためにリハーサルするように、外科医も手術の前に準備をします。 今、Atlas Meditechは、AIと物理的に正確なシミュレーションを使用して、脳外科医が手術前の準備で新たなレベルのリアリズムを体験できるようにしています。 脳外科インテリジェンスプラットフォームであるAtlas Meditechは、MONAI医療画像フレームワークとNVIDIA Omniverse 3D開発プラットフォームを含むツールを採用し、AIによる意思決定サポートと高精度の手術リハーサルプラットフォームを構築しています。その使命は、手術結果と患者の安全性の向上です。 「Atlasは、脳外科医のためのマルチメディアツールのコレクションを提供し、彼らが実際の手術の前の夜に手術を精神的にリハーサルできるようにします」と、Atlas Meditechおよびその非営利団体であるNeurosurgical Atlasの創設者であるDr. Aaron Cohen-Gadolは言います。「高速計算とデジタルツインを活用して、この精神的なリハーサルを高度にリアルなシミュレーションリハーサルに変えたいと考えています。」 Neurosurgical Atlasは、脳の症例研究、手術ビデオ、および3Dモデルを100万以上のオンラインユーザーに提供しています。Atlas Meditechの創設者であり、インディアナ大学医学部の神経外科の教授でもあるDr. Cohen-Gadolによれば、米国の脳外科手術トレーニングプログラムの90%以上、および他の国の数万人の神経外科医が、レジデンシーや手術キャリア初期において、Atlasを主要なリソースとして利用しています。 Atlas MeditechのPathfinderソフトウェアは、専門家が脳内のレッションに到達するための安全な手術経路を提案できるAIアルゴリズムを統合しています。 NVIDIA Omniverseは、カスタムの3Dパイプラインとメタバースアプリケーションを接続および構築するためのプラットフォームであり、チームは手術リハーサルのために個々の患者の脳のカスタム仮想表現を作成することを目指しています。 人間の脳のカスタム3Dモデル Atlas Meditechの高度なシミュレーション(画面上または没入型仮想現実)の主な利点は、シミュレーションをカスタマイズできることです。これにより、外科医は、患者の脳のサイズ、形状、および病変の位置に一致する仮想脳で練習できます。 「すべての患者の解剖学は少し異なります」とDr.…

「2023年のトップ10オープンソースデータサイエンスツールの比較概要」

データサイエンスの旅に役立つオープンソースツールをお探しですか? もうこれ以上探す必要はありません これらのゲームチェンジャーを発見して、データに基づいた意思決定を向上させましょう

「5つのステップでPyTorchを始めましょう」

このチュートリアルは、PyTorchとその高レベルのラッパー、PyTorch Lightningを使用した機械学習の詳細な紹介を提供しますこの記事では、インストールから高度なトピックまでの重要なステップをカバーし、実践的なアプローチでニューラルネットワークの構築とトレーニングを行う方法を強調して、Lightningを使用する利点を重視します

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「スケルトン・オブ・ソウトと呼ばれるプロンプトエンジニアリング技術が、レイテンシを削減し、構造化された出力を提供し、プロジェクトを最適化することで、ジェネレーティブAIの機能を向上させる方法を探求してください」

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「仕事のトレンド分析を実施し、NLPを使用して結果を確認します」(Shigoto no trendo bunseki o jisshi shi, NLP o shiyō shite kekka o kakunin shimasu)

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