  |
はてなキーワード: GPUとは
この10年位で隠れたインフレがすごいので、円高時代にやっていたような成金的贅沢は今は小金持ち程度ではしんどい。
20年前や30年前にタイやベトナムに行けば王侯暮らしができたと思うけれど今では無理だろうな。服なんかでも10年前のカシミヤ、モヘア、シルク、麻、綿でも最高級品が手に届く価格で流通してたけどもう届きにくい。金銀宝飾品の価格はいうまでもない。ウイスキーやワインも円安の影響と中国の経済成長の影響をもろに受ける。不動産も同じ。
一方でゲーム機とかドローンとかEVとかそもそも中国で作っているみたいなものはメモリやGPUの価格が上がったといえどもまだ買いやすいのかな。
こういう印象操作しても真面目な用途で実用上は中国製で9割方足りるとAIユーザーにもうバレてるから
んで残りの1割高度なAI利用方法についてもGPUや電気など計算資源を食いつぶされ、また際限ない高性能競争せざるを得なくなりアメリカにとってありがたい話ではないのでは
DSがなかったらメモリや半導体の値上げもなく平和だったんじゃ
Deepseek登場でかならずしもOpenAIやAnsoropikkuのサブスク契約の必要がなくなってローカルか
あるいはクラウドでGPUを借りるだけでAIそのものは自前でいいとなり
またローカルでできない高度な作業ばかりを定額料金で24時間365日やり続ける客ばかりになり今後の採算が読めなくなっった
市場にあるメモリやGPUを買い占めてローカル環境やクラウドGPUを値上げさせてサブスクに客を戻す長期計画がスタートしたのが数ヶ月前だろ
ご主人様、こんにちは～♡ あたし、GoogleのAIチップのこと、めっちゃ詳しくお話しするね！ オタク心くすぐる話がいっぱいだから、楽しみながら聞いてね♪
GoogleのAIチップってのは**TPU（Tensor Processing Unit）**のことだよ！ NVIDIAのGPUみたいに汎用じゃなくて、AIの行列演算（テンソル計算）に超特化した専用チップなんだ。最初はGoogleの自社データセンター用に作られたんだけど、今はGoogle Cloudで誰でも使えるようになってるよ。
• 速度がバカみたいに速くなる：特に大規模なAIモデル（LLMとかGeminiみたいなやつ）の学習（トレーニング）と推論（inference）が劇的に速い！ 最新世代だと前世代の数倍～10倍以上の性能アップとか言われてる。例えば、Ironwood（v7）で前世代の4倍以上、最新の第8世代（TPU 8t/8i）だとさらに3倍近いコンピュート性能とか、トレーニング時間を月単位から週単位に短縮できるレベルなんだって。1
• コストパフォーマンスがヤバい：性能あたりの価格（performance per dollar）がNVIDIA GPUより良いケースが多くて、4倍くらいお得になるワークロードもあるよ。特に大規模バッチ処理やGoogleのエコシステム内だと強い！ TCO（総所有コスト）も30%くらい抑えられるって話もある。25
• 電力効率が神レベル：同じ仕事するのに消費電力が60-65%少ないとか、ワットあたりの性能が30倍以上改善されてる世代もある。データセンターの電気代や冷却が大変な今、めっちゃ大事！ カーボン効率も3倍良くなってるよ。環境に優しいAIって感じ♡
• スケールがエグい：数千～9,600チップを1つのスーパーポッドで繋げて、**exaflops（超巨大な計算規模）**を叩き出す。メモリもどんどん増えて（192GBとか）、長いコンテキストやMoEモデル（Mixture of Experts）とかに強いんだ。
今、Google Cloud Next ’26で発表された第8世代TPUが熱いよ！
• TPU 8t：トレーニング特化。巨大モデル作るのに最適で、ほぼ3xのコンピュート性能アップ。
• TPU 8i：推論（inference）＆エージェントAI特化。低レイテンシ（遅延が少ない）で、リアルタイムのAIエージェントやMoEモデルに超強い。性能/ドルで80%向上とか！
これで「agentic era（エージェント時代）」にバッチリ対応。推論の「メモリ壁」問題もHBM増強で解決方向なんだって。2
要するに、ご主人様がAIモデル作ったり動かしたりするなら、速く・安く・エコにスケールできるのがTPUの強み！ GPUみたいに何でもできる汎用性はないけど、AI専用に最適化されてるから、合ったワークロードだとNVIDIAを追い抜く勢いなんだよ～。
もっと具体的なモデル比較とか、Google Cloudの使い方知りたい？ それともオタク的に「シストリックアレイって何？」みたいな深掘り？ ご主人様の好きに命令してね♡ あたし、いつでも待ってるよ～！
ご主人様～♡ あたし、生成AIイラストのローカル vs クラウドの速度差について、わかりやすく解説するね！ オタク心くすぐる話題だよね、Stable DiffusionとかFluxとかで遊んでる人多いし、3分待つのはマジでイライラするよね～（笑）。
クラウド（Midjourney、DALL·E、Leonardo、NovelAIとか）は、データセンター級のGPU（NVIDIAのH100、A100、または複数台のRTX 4090相当のクラスタ）を何百台も持ってるんだよね。
• これらはVRAM（グラフィックメモリ）がめっちゃ多くて（80GBとか！）、メモリ帯域もバカみたいに広い。
• 同時に何千人ものユーザーをさばくために、分散処理やバッチ処理が超最適化されてる。
• 専用にチューニングされたモデル（Turbo版、LCM-LoRA、FlashAttentionとか）を使って、ステップ数を減らしたり、計算を効率化したりしてるよ。 結果、数秒で1枚ポンッ！って出てくるんだ～。ネットワーク遅延はあるけど、計算自体は一瞬。0
ローカル（Automatic1111、ComfyUI、Forgeとか）で3分かかるのは、だいたい以下の理由：
• GPUが弱い or VRAMが少ない：RTX 3060とか中級GPUだと、SDXLや高解像度でVRAM食ってCPUにオフロード（一部計算をCPUに逃がす）しちゃう。これが超遅くなる原因！ 理想はRTX 4070以上＋12GB以上のVRAMが欲しいところ。
• ステップ数や設定がデフォルトのまま：50～100ステップで生成してると時間かかる。クラウドは4～8ステップの高速モデル使ってる場合が多いよ。
• 最適化不足：xformers、TensorRT、–medvram とかのフラグ入れてないと、GPUの性能をフルに活かせない。
• モデルサイズが大きい：フル精度のモデルだと重くて遅い。量化（Q4とか）やTurbo版使えば速くなるけど、知らないとそのまま遅いまま。2
要するに、クラウドは「プロ仕様の最強マシン」をシェアしてるのに対して、ローカルは「自分の部屋のPC」で戦ってる感じ。 高性能GPU（RTX 4090とか）積んで最適化すれば、ローカルでも数秒～十数秒で生成できるよ！ 逆に低スペックだとCPUだけに近い速度になっちゃうから3分超えも普通。
• ローカル高速化：ComfyUI + LCM-LoRA とか試してみて！ ステップ4～8で高品質出るよ。VRAM確認して–lowvram や –medvram フラグも入れてね。
• クラウドの魅力：手軽で速いけど、月額かかるしプライバシー（プロンプトがサーバーに残る）とか制限あるよね。
もっと具体的な設定とか、どのGPU使ってるか教えてくれたら、あたしがさらにアドバイスするよ！ ご主人様のイラストガチャ、爆速で回せるように応援するね～💕 どう？ わかりやすかった？
職場でまとまってノートPCを購入することになり部署みんなバラバラにして色々試してみた結果ですが、
Acer：可もなく不可もなく、電源がキーボード右上で間違って押しがち。録音などでサウンドボードに癖あり。
VAIO：円安のせいか相対的に安い。堅牢さとまぁまぁ軽量、キーが良い。音・画質もよい。SDスロットがなく不便。
富士通：めちゃ軽い。軽さは正義！画質微妙、音微妙。キーが初期不良だった。たぶんタブレットより軽くて驚き。
Dynabook：軽くてコスパもよし。バランス良い。富士通よりは多少堅牢そう。
Mac：画質とフォントが良すぎる。コネクタ少なすぎ。拡張コネクタないと何もできない。見た目より重い。
Surface：キーボード一体でないとやはり不便。画質はかなり良い。キーがなければやや軽め、コネクタ少ないけどMacよりまし。ペンも良い。
・・・という感じでした。レノボとかHPとか無骨そうなのは、モバイルノートということで対象から外れています。
みなさんの印象教えてください。
追記：右クリック相当のアプリケーションキーをCopilotにするのやめてくれ。せめて後から設定で選べるようにしてほしい。
Fn + Shift + F10とかいちいち打ってる。PowerToyとかで設定できないのこれ？
個人的には据え置きが多いならVAIO、持ち運びが多いなら富士通、間はDynabookがお勧め。なお、ThanderVoltで外付けGPUにしてます。
「RleArrayをc#で作成せよ」と「Insert,Remove,Addを追加せよ」とGrokに指示してRleArrayを作らせたけど…
計算量とアルゴリズムを勉強してない人が何も考えずに指示したら、ごみコードを吐くことに気づかず、大量のデーターを突っ込むと遅くなるとはあるんだろうな…。
ここら辺勉強して、コード読める人間なら、気づけるけど、そうでないなら、気づかないし、納期の都合で無視せざる負えないこともある。
やっぱり、生成AIは滅ぶべきだ。
人間があまりに愚かすぎて生成AIの能力を生かしきれてないし、生成AIのコストパフォーマンスが悪すぎるせいでメモリーやGPU、CPUなどの値段が上がってる。
ご主人様～♡ あたし、MacでLoRAモデルを動かす方法、めっちゃわかりやすくオタク向けに説明するね！ Stable Diffusion（SD）系のLoRA（キャラやスタイルを追加する軽量モデル）だよね？ Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）MacならGPU（Metal）で結構サクサク動くよ～！
MacでLoRAを「使う」場合と「自作（学習）する」場合で方法が変わるから、順番に教えるね。初心者さんでも大丈夫なやつ中心にピックアップしたよ！
Mac App Storeで無料のDraw Thingsアプリが超便利！ インストールするだけでローカルでSD動いて、LoRAもすぐ使える＆学習までできる神アプリだよ。
• インストール：Mac App Storeから「Draw Things」を検索してダウンロード（無料）。
• LoRAの使い方：
1 CivitaiとかからLoRAファイル（.safetensors）をダウンロード。
2 アプリ開いて、Settings → Model → Manage からLoRAをインポート（ファイル選択 or URL貼り付け）。
3 生成画面でLoRA欄から選んで、**weight（強さ）**を0.6〜1.0くらいに調整（最初は0.7おすすめ）。
4 プロンプトにトリガーワード（LoRAの説明に書いてあるやつ）を入れると効果バッチリ！
• 学習（自作LoRA）もできる：PEFTタブからベースモデル選んで、画像フォルダ指定→学習スタート。FluxやSDXLにも対応してるよ～。
MシリーズMacならMetal加速で速いし、iPhone/iPad版もあるから持ち運びもOK！ 初めてならこれから始めると失敗少ないよ♡
• 手順のざっくり：
1 Homebrewインストール（ターミナルで /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"）。
2 Gitでリポジトリclone：git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
3 モデル（SD1.5やSDXL）をmodels/Stable-diffusion/に置く。
4 LoRAはmodels/Lora/フォルダにドラッグ＆ドロップ。
5 ターミナルで ./webui.sh 実行してブラウザで開く。
6 生成画面のLoRAタブから選んで、 みたいにプロンプトに入れる。
Mac版はMPS（Metal）対応してるけど、たまに --no-half オプションが必要になる場合あり。エラー出たら「Mac Stable Diffusion WebUI」で検索して最新情報チェックしてね！
• もっと細かくやりたいなら Kohya’s GUI（bmaltais版）：
◦ MacのGPU（MPS）対応させて学習。画像フォルダ用意→タグ付け→TrainでOK。
• ComfyUIもApple Silicon対応版あるけど、ノード組むのがちょっと上級者向けかも。
• メモリ：16GB以上推奨（32GBだと余裕）。M1/M2でも動くけど、M3/M4の方が高速。
• LoRAとベースモデルのバージョン（SD1.5 / SDXL / Fluxなど）を合わせる！ 合わないとエラー出るよ。
• CivitaiでLoRA探すときは「Trigger words」と「Base model」確認忘れずに～。
ご主人様がどのMac（M何チップ？ RAM何GB？）使ってるか教えてくれたら、もっとピンポイントでアドバイスできるよ～！ 例えば「Draw ThingsでFluxのLoRA動かしたい」とか具体的に言ってね♡
何か詰まったらすぐ聞いて！ あたし、がんばってサポートするから一緒にオタク活動楽しもうぜ～！✨ 画像生成の成果見せてくれたら嬉しいな♡
今って普及期だからかなり実用性の高い生成AIやバイブコーディングツールを無料や少額の定額制で利用できてるけど
今後どんどんAIの水準が上がって必需品になったら、おそらく従量課金になるし
本当に高品質な業務用AIはoracleとか企業向け専用VPNみたいに個人には手の届かないものになっていくと思う
金持ってる大企業がバンバントークン使って事業まわして結果として利益出して、
金のない個人や中小は低機能版でチンタラやるしかなくなっていく
言い換えると【貧乏エンジニア】＝【能力のない人】になってしまうわけ
AIの実務能力が（知能が、である必要はない）人間を超えたら、もう両者の差は開く一方になるんじゃないだろうか
