Search Results 基調講演

「OpenAI Dev Day 2023 創設者サム・オルトマンの基調講演からの4つの重要発表、見逃せません！」

「OpenAIによって初めて開催されたデベロッパーカンファレンスは、素晴らしい製品発表で満員御礼でしたさらに興味深いことに、これらの発表によって多くのAIスタートアップは完全に時代遅れになってしまいます…」

ODSC West 2023の基調講演：責任ある生成AIの構築と利用：マイクロソフトの旅

過去2年間は、ジェネラティブAIが多くの産業を革新し、複雑な問題を解決する可能性を明確に示しています潜在的な恩恵が大きい一方で、この技術の開発と使用が責任を持って行われることが重要ですODSC Westでの基調講演で、Sarah Bird氏は、グローバルリード...

ODSCウェスト2023の基調講演：人工知能の6人の先駆者

AIの重要な人物をバケツから選び、彼らが私たちの会議で話すことを期待するわけではありませんAIの分野で今日重要なことを調査し、最適な人々を選んで話すかどうかを決定する、長いプロセスですODSCウェストでは...

West 2023

『広範な展望：NVIDIAの基調講演がAIの更なる進歩の道を指し示す』

ハードウェア性能の劇的な向上により、生成型AIが生まれ、将来の高速化のアイデアの豊富なパイプラインが構築され、機械学習を新たな高みに導くでしょう。これについて、NVIDIAの最高科学者であり、研究担当のシニアバイスプレジデントであるビル・ダリー氏は、今日の基調講演で述べました。ダリー氏は、プロセッサとシステムアーキテクトのための年次イベントであるHot Chipsでの講演で、すでに印象的な結果を示しているいくつかの手法について説明しました。「AIの進歩は莫大であり、ハードウェアのおかげで可能になっていますが、まだ深層学習ハードウェアに制約を受けています」とダリー氏は述べ、世界有数のコンピュータ科学者であり、かつてスタンフォード大学のコンピュータ科学部の部長を務めた人物です。彼は、例えば、数百万人に使用されている大規模言語モデル（LLM）であるChatGPTが、彼の講演のアウトラインを提案することができることを示しました。このような能力は、過去10年間のGPUによるAI推論性能の向上に大いに負うところがあると彼は述べました。シングルGPUの性能向上は、データセンターサイズのスーパーコンピュータへのスケーリングで数百万倍の進歩を含んでいます。研究成果：100 TOPS/Wattを達成研究者たちは、次の進歩に向けて準備を整えています。ダリー氏は、LLM上で1ワットあたりほぼ100テラオペレーションを実証したテストチップについて説明しました。この実験では、生成型AIで使用されるトランスフォーマーモデルをさらに高速化する省エネの方法を示しました。これには、将来の進歩を約束するいくつかの簡略化された数値アプローチの1つである4ビット算術が適用されています。ビル・ダリー氏さらにダリー氏は、対数的な数学を使用して計算を高速化し、エネルギーを節約する方法についても議論しました。これは、NVIDIAが2021年に特許を取得した手法です。 AI向けのハードウェアの最適化彼は、AIタスクに合わせてハードウェアを最適化するための半ダースの他の手法を探求しました。これは、新しいデータ型や演算を定義することで実現されることが多いです。ダリー氏は、ニューラルネットワークを簡素化する方法についても説明しました。NVIDIA A100 Tensor Core GPUで最初に採用された構造的疎結合という手法で、シナプスとニューロンを剪定します。「スパース化に関してはまだ終わっていません」と彼は言いました。「アクティベーションに何かする必要があり、重みにもより大きなスパース化を行うことができます。」彼はまた、研究者がハードウェアとソフトウェアを同時に設計する必要があると述べ、貴重なエネルギーをどこに使うかを慎重に決定する必要があると指摘しました。たとえば、メモリと通信回路はデータ移動を最小限に抑える必要があります。「コンピュータエンジニアであることは楽しい時代です。AIにおけるこの巨大な革命を実現していますが、まだその革命がどれほど大きいかを完全に理解していないのです」とダリー氏は述べました。より柔軟なネットワーク別の講演では、NVIDIAのネットワーキング副社長であるケビン・ディアリング氏が、NVIDIA…

NVIDIAの最高科学者、ビル・ダリー氏がHot Chipsで基調講演を行う

ビル・ダリー（NVIDIAの研究部門の責任者であり、世界有数のコンピュータ科学者の一人）は、Hot Chipsという年次のプロセッサとシステムアーキテクトの主要な集まりで基調講演を行い、加速計算とAIの推進要因について説明します。ダリーは、GPUシリコン、システム、ソフトウェアの進歩について詳細を述べ、さまざまなアプリケーションに対して前例のないパフォーマンス向上をもたらしていることを示します。この講演では、ミックス精度計算、高速インターコネクト、スパース性などの技術が、生成的AIを推進する大規模言語モデルの次のレベルに進むためにどのように役立つかを示します。「コンピュータエンジニアである今は、本当に興奮する時です」とダリーは2月にSilicon Valley Engineering Councilの殿堂入りを果たした際に述べています。ダリーの基調講演は8月29日の午前9時（太平洋時間）にHot Chipsの3日目をスタートさせます。イベントへの参加はオンラインで利用できます。スタンフォード大学のライブイベント（パロアルト）は既に完売しています。 40年近いキャリアで、ダリーは現在のスーパーコンピュータやネットワーキングアーキテクチャの基盤となる多くの基本技術を先駆的に開発してきました。NVIDIA Researchの責任者として、彼は世界中の300人以上のチームを率いて、AI、HPC、グラフィックス、ネットワーキングなど、さまざまなアプリケーションのための技術を発明しています。 2009年にNVIDIAの最高科学者兼シニア副社長として入社する前、彼は約4年間、スタンフォード大学のコンピュータ科学部の部長を務めました。ダリーは米国国立工学アカデミーの会員であり、米国芸術科学アカデミー、電気電子学会、計算機学会のフェローでもあります。彼は4冊の教科書を執筆し、250以上の論文を発表し、120以上の特許を保有しており、IEEE Seymour Cray賞、ACM Eckert-Mauchly賞、ACM Maurice Wilkes賞を受賞しています。 Hot ChipsでのさらなるNVIDIAの講演別のHot Chipsの講演では、NVIDIAのネットワーキング担当副社長であるケビン・ディアリングが、ネットワークトラフィックとユーザールールの変化に基づいてリソースを割り当てるためのNVIDIA…

ODSC APAC 2023の基調講演を発表します

ODSC APAC 2023が8月22日と23日に迫っていることを考えると、私たちは喜びを持ってキーノートスピーカーのイヴ・プサルティ、アリソン・コセット、ラダクリシュナン・G（クリッシュ）を発表できることをお知らせしますこれらの著名人は、チームのリーディングとAIイニシアチブの成功に豊富な経験を持っていますODSC APACでぜひご参加ください...

すべてのMicrosoftとODSCの提携オファリング

みなさんは、データサイエンスやAIのリーダーになる前から、ソフトウェアとテクノロジーの分野でリーダーであったマイクロソフトをご存じですよねそれは今も変わりません数年の間に、ODSCは彼らと密接な関係を築いてきました一緒にウェビナーを開催したり、ブログを執筆したり、セッションで協力したりしています...

Microsoft

「パブリックスピーキングのための5つの最高のAIツール（2023年12月）」

「人工知能の領域において、公の演説にAIツールを応用することは大きな進歩を意味しますこれらのツールは、スピーキングスキルの向上に役立つ実用的なソリューションを提供し、あらゆるレベルのスピーカーが直面する共通の課題に対処しますAI技術を活用することで、これらのツールはスピーチのデリバリー、コンテンツの構成、聴衆の関与に関する貴重な洞察を提供します私たちの探究...」

best of

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なぜGPUはAIに適しているのか

GPUは人工知能の希少な地球の金属、さらには金そのものとも呼ばれています。それは、今日の生成的AI時代において基盤となる存在であるためです。それは3つの技術的理由と数多くのストーリーによって説明され、それぞれの理由には多くの側面がありますが、大まかに言えば次のようなものです。 GPUは並列処理を使用します。 GPUシステムはスーパーコンピュータの高さにまでスケールアップします。 AIのためのGPUソフトウェアスタックは幅広く深いです。その結果、GPUはCPUよりも高速かつエネルギー効率が優れており、AIのトレーニングおよび推論においても優れたパフォーマンスを提供し、高速計算を使用するさまざまなアプリケーションにおいても利益をもたらします。スタンフォード大学のヒューマンセンタードAIグループの最近のレポートによれば、GPUのパフォーマンスは「2003年以来約7000倍」向上し、価格性能比は「5600倍」増加していると報告されています。 2023年のレポートは、GPUのパフォーマンスと価格性能の急激な上昇を捉えています。レポートはまた、AIの進展を測定し予測する独立系の研究グループであるエポックの分析も引用しています。「GPUは、機械学習ワークロードを高速化するための主要なコンピューティングプラットフォームであり、過去5年間のほとんど（もしくはすべて）の最大のモデルがGPU上でトレーニングされています… それにより、AIの最近の進歩に重要な貢献をしています」とエポックはサイトで述べています。また、米国政府のためにAI技術を評価した2020年の研究も同様の結論を導いています。「製造および運用コストを含めた場合、最先端のAIチップは生産性と運用コストをリーディングノードCPUよりも1〜3桁高いと予想されます」と述べています。「NVIDIAのGPUは、過去10年間にAI推論のパフォーマンスを1000倍向上させました」と同社の首席科学者であるビル・デーリー氏は、半導体およびシステムエンジニアの年次集会であるHot Chipsの基調講演で述べています。 ChatGPTがニュースを広める ChatGPTは、GPUがAIにとって優れたものであることを強力に示した例です。数千のNVIDIA GPUでトレーニングされ、実行される大規模な言語モデル（LLM）は、1億人以上の人々が利用する生成的AIサービスを提供しています。その2018年のリリース以来、AIの業界標準ベンチマークであるMLPerfは、NVIDIA GPUのトレーニングおよび推論のリーディングパフォーマンスを詳細に示しています。例えば、NVIDIA Grace Hopper Superchipsは最新の推論テストで圧倒的な成績を収めました。そのテスト以降にリリースされたNVIDIA TensorRT-LLM推論ソフトウェアは、パフォーマンスを最大8倍向上させ、エネルギー使用量と総所有コストを5倍以上削減します。実際、NVIDIA…

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