[過去ﾛｸﾞ] 米エヌビディア、売上高と純利益最高 生成AI需要継続8-10月期 [蚤の市★] (380ﾚｽ)
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112(2): 名無しどんぶらこ 2024/11/21(木)08:01 ID:X+KrrmRN0(1/7) AAS
すべてCUDA技術のお陰だろ
CUDA(Compute Unified Device Architecture：クーダ)とは、
NVIDIA製のGPUが最適な性能を発揮できる環境を提供するために
NVIDIA自身が2007年に開発した並列演算処理を可能とする
コンピューティングプラットフォームです。
CUDA(Compute Unified Device Architecture：クーダ)とは、
NVIDIA製のGPUが最適な性能を発揮できる環境を提供するために
NVIDIA自身が2007年に開発した並列演算処理を可能とする
コンピューティングプラットフォームです。
GPUの並列処理を高速化することが可能で、科学技術計算や機械学習、
省10
128: 名無しどんぶらこ 2024/11/21(木)08:08 ID:X+KrrmRN0(2/7) AAS
CUDAは、GPUの性能を最大限に引き出すために設計された技術であり、
画像生成などの生成AIやLLM（大規模言語モデル）の開発におけるデファクトスタンダードとなっています。
GPUは画像や動画のレンダリングなど、膨大なデータを並列処理するために開発されたプロセッサですが、
CUDAの登場により、その用途が飛躍的に広がりました。
生成AIやLLMの開発では、大量のデータを高速に処理する必要があります。
通常のCPUでは時間がかかりすぎる場合がありますが、
CUDA対応のGPUの並列処理能力を活用することで、
計算速度が向上し、複雑なモデルでも短期間でトレーニングを行うことが可能です。
CUDAとGPUは密接に関連しており、特に生成AIやLLMの開発において不可欠な要素となっています。
NVIDIA製でないと動作しないデメリットはあるものの、
省1
131(1): 名無しどんぶらこ 2024/11/21(木)08:09 ID:X+KrrmRN0(3/7) AAS
CUDAの仕組み
CUDAの仕組みは、GPUを用いた並列計算を効果的に行うためのプログラミングモデルに基づいています。
基本的な考え方として、CUDAはデータを多数のスレッドに分散し、
これらのスレッドを一斉に実行することで、膨大な計算を高速に処理します。
スレッドは1コアあたり1スレッド処理することが可能です。
NVIDIAのGPUには数千のコアが搭載されていて、
一度に数千のデータを処理できるため、高速化・効率化が目指せます。
137: 名無しどんぶらこ 2024/11/21(木)08:15 ID:X+KrrmRN0(4/7) AAS
Intel 長らく4コア8スレッドでチマチマやってた20年くらい
NVIDIA 数千コア搭載したGPUを開発して
数千スレッドを同時に並列コンピューティング処理する事でAIで天下を取った
151: 名無しどんぶらこ 2024/11/21(木)08:26 ID:X+KrrmRN0(5/7) AAS
技術のブレイクスルーってこういう事なんだよな
323: 名無しどんぶらこ 2024/11/21(木)12:51 ID:X+KrrmRN0(6/7) AAS
>>313
これよなぁ
ハードウエアのスペックが多少高くたってソフトウエアがお粗末じゃな
意味無いンだわ
nvidiaはAIで他を寄せ付けない技術のブレイクスルーを成し遂げたから
一強なんだよな
325(1): 名無しどんぶらこ 2024/11/21(木)12:54 ID:X+KrrmRN0(7/7) AAS
>>317
新陳代謝の無い日本の方がおかしいよな
いわゆるゾンビ企業
大企業いつも時代の最先端を切り開いて行くわけじゃないからな
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