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「NVIDIA Grace Hopperスーパーチップは、グローバルの研究施設、システムメーカー、クラウドプロバイダーで40以上のAIスーパーコンピュータを駆動しています」

数十台の新しいスーパーコンピュータが、NVIDIAの画期的なGH200 Grace Hopper Superchipによって、巨大なスケールのAIとハイパフォーマンスコンピューティングを実現するために、まもなくオンラインに入る予定です。 NVIDIA GH200は、テラバイト単位のデータを実行する複雑なAIおよびHPCアプリケーションの高速化により、科学者や研究者が世界でもっとも困難な問題に取り組めるようにします。 NVIDIAは、SC23スーパーコンピュータショーで、Dell Technologies、Eviden、Hewlett Packard Enterprise(HPE)、Lenovo、QCT、Supermicroなど、さまざまなシステムへの導入を発表しました。 ArmベースのNVIDIA Grace CPUとHopper GPUアーキテクチャを組み合わせ、NVIDIA NVLink-C2Cインターコネクト技術を使用するGH200は、世界中の科学スーパーコンピューティングセンターのエンジンとしても機能します。 これらのGH200を搭載したセンターは、合わせて約200 エクサフロップのAI性能を持ち、科学的なイノベーションを推進します。 HPE CrayスーパーコンピュータはNVIDIA Grace Hopperを統合 HPEは、デンバーのショーでHPE Cray EX2500スーパーコンピュータを提供し、NVIDIA…

2024年にフォローするべきデータサイエンスのトップ12リーダー

データサイエンスの広がりを見据えると、2024年の到来は、革新を牽引し、分析の未来を形作る一握りの著名人にスポットライトを当てる重要な瞬間として迎えられます。『Top 12 Data Science Leaders List』は、これらの個人の卓越した専門知識、先見のリーダーシップ、および分野への重要な貢献を称えるビーコンとして機能します。私たちは、これらの画期的なマインドの物語、プロジェクト、そして先見の見通しをナビゲートしながら、データサイエンスの進路を形作ると約束された航跡を探求します。これらの模範的なリーダーたちは単なるパイオニアにとどまることはありません。彼らは無類のイノベーションと発見の時代へと私たちを導く先駆者そのものです。 2024年に注目すべきトップ12データサイエンスリーダーリスト 2024年への接近とともに、データサイエンスにおいて傑出した専門知識、リーダーシップ、注目すべき貢献を示す特異なグループの人々に焦点を当てています。『Top 12 Data Science Leaders List』は、これらの個人を認識し、注目することで、彼らを思想リーダー、イノベーター、およびインフルエンサーとして認め、来年重要なマイルストーンを達成することが予想されます。 さらに詳細に突入すると、これらの個人の視点、事業、イニシアチブが、さまざまなセクターを横断する複雑な課題に対するメソッドとデータの活用方法を変革することが明らかになります。予測分析の進展、倫理的なAIの実践の促進、または先進的なアルゴリズムの開発など、このリストでハイライトされた個人たちが2024年にデータサイエンスの領域に影響を与えることが期待されています。 1. Anndrew Ng 「AIのゲームにおいて、適切なビジネスコンテキストを見つけることが非常に重要です。私はテクノロジーが大好きです。それは多くの機会を提供します。しかし結局のところ、テクノロジーはコンテクスト化され、ビジネスユースケースに収まる必要があります。」 Dr. アンドリュー・エングは、機械学習(ML)と人工知能(AI)の専門知識を持つ英米のコンピュータ科学者です。AIの開発への貢献について語っている彼は、DeepLearning.AIの創設者であり、Landing AIの創設者兼CEO、AI Fundのゼネラルパートナー、およびスタンフォード大学コンピュータサイエンス学科の客員教授でもあります。さらに、彼はGoogle AIの傘下にある深層学習人工知能研究チームの創設リードでありました。また、彼はBaiduのチーフサイエンティストとして、1300人のAIグループの指導や会社のAIグローバル戦略の開発にも携わりました。 アンドリュー・エング氏は、スタンフォード大学でMOOC(大規模オープンオンラインコース)の開発をリードしました。また、Courseraを創設し、10万人以上の学生に機械学習のコースを提供しました。MLとオンライン教育の先駆者である彼は、カーネギーメロン大学、MIT、カリフォルニア大学バークレー校の学位を保持しています。さらに、彼はML、ロボット工学、関連する分野で200以上の研究論文の共著者であり、Tiime誌の世界で最も影響力のある100人のリストに選ばれています。…

高度なRAGテクニック:イラスト入り概要

この投稿の目標は、利用可能なRAGアルゴリズムとテクニックの概要と説明をすることなので、コードの実装の詳細には立ち入らず、参照のみ行い、それについては放置します

ビジネスにおけるAIの潜在的なリスクの理解と軽減

「この技術を導入する際に遭遇する可能性のあるAIのリスクを学びましょうビジネスオーナーとして、そのようなリスクを避けるためにできることを理解しましょう」

「Langchainの使い方:ステップバイステップガイド」

LangChain(ラングチェーン)は、プログラマーが大きな言語モデルを使用してアプリケーションを開発するための人工知能フレームワークです。LangChainの使用方法について詳しく見ていきましょう。 ステップ1: セットアップ LangChainを始める前に、適切に構成された開発環境があることを確認してください。PythonまたはJavaScriptなどの必要な依存関係をインストールしてください。LangChainは両方の言語に対応しており、開発者に柔軟性を提供します。 pip install langchain conda install langchain -c conda-forge ステップ2: LLM(Language Models) LangChainを効果的に使用するためには、モデルプロバイダーやデータストア、APIなどのさまざまなコンポーネントと統合することがしばしば必要です。ここでは、LangChainをOpenAIのモデルAPIと統合します。また、Hugging Faceを使用しても同様に行うことができます。 !pip install openaiimport osos.environ["OPENAI_API_KEY"] ="YOUR_OPENAI_TOKEN" from langchain.llms…

「データの必要量はどのくらいですか? 機械学習とセキュリティの考慮事項のバランス」

データサイエンティストにとって、データは多ければ多いほどよいものとは限りませんしかし、組織の文脈を広く見ると、自身の目標と他の考慮事項とのバランスを取らなければなりませんデータの収集及び...

Amazon SageMaker Studioで生産性を向上させる:JupyterLab Spacesと生成AIツールを紹介

「Amazon SageMaker Studioは、機械学習(ML)開発における広範なセットの完全に管理された統合開発環境(IDE)を提供していますこれには、JupyterLab、Code-OSS(Visual Studio Codeオープンソース)に基づいたCode Editor、およびRStudioが含まれていますそれは、データの準備から構築・トレーニングまでの各ステップのための最も包括的なツールのアクセスを提供します...」

「23andMeにおける複数の個人情報漏洩」

「盗まれた遺伝子データがテスト会社に対する集団訴訟につながる」

「2024年に探索する必要のある10の最高のGPU」

イントロダクション 人工知能(AI)、機械学習(ML)、深層学習(DL)の時代において、驚異的な計算リソースの需要は最高潮に達しています。このデジタル革命は私たちを未知の領域に駆り立て、データ駆動の洞察がイノベーションの鍵となる時代へと導いています。しかし、これらのフロンティアを開拓するためには、私たちの高まる野望に対応できるツールが必要です。 魅惑的なクラウドGPUの世界へようこそ。これらのグラフィックス処理ユニット(GPU)は、単なる計算リソースに留まらず、限りないパワーのエンジンです。クラウドGPUは、重い前払いのハードウェア投資なしに、超コンピューティング能力を利用する非凡な能力をユーザーに提供します。 このガイドは、主要なクラウドプロバイダーを舞台に、その強みや隠れた魅力を明らかにし、AI/ML/DLの旅をサポートします。 最高のGPUの概要 プロバイダー GPUオプション 価格 無料ティア 特徴 最適な用途 Amazon Web Services(AWS) T4、G4ad(Radeon Pro V520) オンデマンド&スポットインスタンス はい(制限付き) 多様なGPUオプション、広範なエコシステム 大企業、高要求のワークロード Microsoft Azure T4、A100、V620、M60、MI25…

商品化されたサービス101:フリーランサーを殺す一人ビジネス(次は従業員)

新しく改善されたサービスビジネスモデルは、フリーランサーや従来の代理店、さらには従業員からの仕事を吸い込んでいます

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