NVIDIAは1月3日（米国太平洋時間）、新型GPU「GeForce RTX 4070 Ti」を発表した。同GPUを搭載するグラフィックスカードは、パートナー企業を通して順次発売される。米国では1月5日から販売を開始する予定で、想定販売価格は799ドル（約10万5000円）からとなる。 GeForce RTX 4070 Tiの概要 GeForce RTX 4070 Tiは、NVIDIAが2021年9月21日に登場を発表し、同年10月14日に発売の中止を発表した「GeForce RTX 4080」の12GB版の商品名称を変更したものである。 名称を変更したことと、想定ベースの販売価格が100ドル値下げされたこと以外は、以下の通り発表当時のスペックを据え置いている。 GPUコアアーキテクチャ：Ada Lovelace CUDAコア：7680基 稼働クロック：2.31GHz～2.61GHz グラ

「GeForce RTX 4090 Founders Edition」の化粧箱。側面の三角形状の構造物は発泡スチロール製であり、側面以外の面を紙で覆った凝った形状になっている。今回も日本での入手ルートはショップの並行輸入や個人輸入に限定されている NVIDIAの超エンスージアスト向けGPU「GeForce RTX 4090」（以下、RTX 4090）の発売が10月12日に迫っている。TSMCによる5nmプロセス、Ada Lovelaceアーキテクチャーの採用、さらに16384基ものCUDAコアを備え、「GeForce RTX 3090 Ti」（以下、RTX 3090 Ti）の2倍、ゲームや設定によっては4倍近い性能を出せるとNVIDIAは主張する。 フラッグシップモデルだけあって予想価格が30万円弱からである点は少々残念ではあるが、「金で買える最高のGPU」が欲しい人には何をおいても手に入

NVIDIAは9月19日よりカンファレンスイベント「GTC 2022」を開催。同社CEOによる基調講演や質疑応答なども実施された。そのなかで、「もうGPUの価格低下傾向はおわった」との、ユーザーにとって悲しい見通しが語られたようだ。 NVIDIAは9月19日よりカンファレンスイベント「GTC 2022」を開催していた。新型GPUであるGeForce RTX 4090/4080がお披露目されたほか、同社CEOによる基調講演や質疑応答なども実施。そのなかで、「もうGPUの価格低下傾向はおわった」との、ユーザーにとって悲しい見通しが語られたようだ。海外メディアDigital Trendsなどが伝えている。 NVIDIAはGeForceシリーズのGPU（およびグラフィックボード）などでお馴染み の半導体メーカーだ。同社が開催したGTC 2022では、新アーキテクチャAda Lovelace採用GP

NVIDIA，次世代GeForce「GeForce RTX 4090」と「GeForce RTX 4080」を発表。前世代から2〜4倍の高速化を実現 編集部：小西利明 米国時間2022年9月20日，NVIDIAは，GPUとAI関連の開発者向けイベント「GTC 2022」の基調講演で新世代GPU「GeForce RTX 40」シリーズの製品として，「GeForce RTX 4090」「GeForce RTX 4080」を発表した。 GeForce RTX 4090を披露する，NVIDIA CEOのJensen Huang氏 価格は，GeForce RTX 4090が1599ドルからで，10月12日に発売。GeForce RTX 4080は，グラフィックスメモリ容量12GBモデルと16GBモデルをラインナップして，12GBモデルは899ドルから，16GBモデルは1199ドルからとなっている。

NVIDIAと滋賀大学は9月8日、データサイエンス教育用の講義資料「DLI データサイエンス教育キット」の日本語版の無償提供を始めた。同資料はNVIDIAのデジタルスキル育成プログラム「Deep Learning Institute」（DLI）の講義資料で、滋賀大学が日本語に翻訳したもの。教育機関の教員向けに提供する。利用にはNVIDIAの開発者アカウントが必要。 講義資料では「データサイエンスとRAPIDSの入門」「データ収集と前処理（ETL）」「データセットにおけるデータ倫理とバイアス」「データ統合と分析」「データビジュアライゼーション」「Hadoop、Hive、SparkとHBaseによるスケールと分散コンピューティング」「機械学習（分類）」「機械学習（クラスタリング、次元削減）」「ニューラルネットワーク」などの分野を取り上げる。 資料の元になった「DLI データサイエンス教育キット

この記事では、スマホでSteamゲームをする方法について、解説しています。 Steamは「PCゲーム」のプラットフォームなので

この記事では「GeForce NOW フリープラン」を使ってみた感想と、向いている使い方をまとめています。 「GeForce NOW フリープラン」が、向いている使い方 ・外出先での休憩時間や空き時間に、サクッとゲームしたい時 ・対応しているゲームの中に、遊びたいゲームがある場合 「GeForce NOW フリープラン」は、ゲーミングPCを持っていても、持っていなくても、外出先でスマホアプリのようにサクッとPCゲームをする時に最適だと思います。 アカウントを先に作っておけば、思い立った時にどこでもすぐにゲームが起動できるからです。 注意点や、向いていない使い方もありますので、本文で詳しく解説していきます。

深層学習が登場してからの、直近１０年分のコンピュータビジョンを俯瞰するセッションです！分野の主要な流れを凝縮して「たったの」４０分で解説していきます。 #NVIDIA #GTC22 https://t.co/QCH1o73T9x https://t.co/iHj3nbpxyc

ソフトバンクグループ（以下、ソフトバンクG）は2月8日、2020年9月に発表した英Armの米NVIDIAへの売却の契約を解消することで合意したと発表した。規制上の課題に鑑みた結果としている。 取引総額の約400億ドル中、契約時に受領した前受金の約12.5億ドルは返金の義務はなく、2022年3月期に利益として計上する。 この契約については、米連邦取引委員会（FTC）が2021年12月、半導体市場の競争を阻害するとして買収差し止めを求めてNVIDIAを提訴している。英国、EU、米国の規制当局からも申し立てがあった。 ソフトバンクGは、Armの2022年度中の再上場を準備していく。同社は発表文で「2016年のSBGによる買収以降、Armは研究開発への投資を増やし、製品の種類及び対象市場を拡大してきました。現在、ArmのテクノロジーはAI、IoT、クラウド、自動運転、メタバースなど急成長する市場シ

NVIDIAがウェブ会議で自分にウリふたつなCGアバターをリアルタイム生成する｢NVIDIA Vid2Vid Cameo｣を発表2021.06.29 11:0016,442 岡本玄介 ベッドから飛び起きて3秒でウェブ会議に参加できます。 グラフィックボードでおなじみのNVIDIAから、ウェブ会議に自分ソックリのアバターをリアルタイムで動かす技術｢NVIDIA Vid2Vid Cameo｣が発表されました。これを使うと、寝グセ頭でパジャマを着たまま、しかもスッピンでも気合の入った自分の姿で会議に臨めてしまいます。 CGアバターの生成や荒れた映像の補正もそれにこの技術なら、自分に似たCGキャラクターを生成することも、また接続環境が悪く荒れたり遅延した映像も、帯域を10倍縮小することでスムーズに直すことだって可能です。画面の向こうにいる同僚や上司は、こっちで何が起こっているか分からない、というの

追記したよ https://anond.hatelabo.jp/20210604111746 5月半ばのビットコインとアルトコイン大暴落につづいて、 7月には仮想通貨の1つであるイーサリアムの運用にグラボが必要なくなるアップデートがくる。 それによってグラボが潤沢になる予想をしている人が多いだろうけど、事態はもう次のステージになっちゃったんだよね そう、今のままの値付けで向こう何年かはグラボを高騰させ在庫は希少と偽ったまま売られ続けるってこと。 仮想通貨バブルで一番儲かった奴は誰だかわかる？ グラボを出しているNVIDIA？AMD？それともそれぞれのパーツメーカー？ あるいは本当にマイニングしているマイナー？？ 正解は……小売りしてるPCパーツ屋！！！！！！！！ 値上げで味をしめたPCパーツ屋はもう何があろうと値下げしない。 この前RTX3080TiとRTX3070Tiが発表されたけど、N

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

Forex Robotics、NVIDIA「Jetson AI Specialist」国内初認定。AIでマスク着用判定と検温できるソースコードをオープンソースで無償公開。 Forex Robotics 株式会社（フォレックスロボティクスカブシキガイシャ：以下 Forex Robotics、本社：千葉県船橋市　代表取締役：髙橋一行）は、日本時間２０２０年１２月１０日に以下を発表しましたので、その内容をご案内します。 【お知らせ】 Forex Robotics株式会社　代表取締役　髙橋一行は、２０２０年１１月にNVIDIA「Jetson AI Specialist」を日本国内で初認定されました。これに伴い、NVIDIAのAIエッジデバイス「Jetson開発者キット」上で動作するマスク着用判定、及び外部センサーで検温が可能なソースコードをオープンソースで無償公開したことをお知らせいたします。公開

※ この記事は以前私が Qiita に書いたものを、現状に合わせて更新したものです。(内容、結構変わりました) ※ 2021/01/08 CUDA Toolkit 11.2 のリリースに伴い、「NVIDIA ドライバのインストール」節を更新しました。 ※ 2020/09/24 CUDA Toolkit 11.1 のリリースに伴い、「NVIDIA ドライバのインストール」節を更新しました。 エヌビディアの佐々木です。 この記事では、Docker 等のコンテナで GPU を利用するための「NVIDIA Docker」の現状を紹介します。 「Docker で GPU を使うためにあちこち調べてみたけれど、nvidia-docker コマンドを使えばよいとか、--rutime=nvidiaオプションが必要とか、はたまた Docker が標準で GPU をサポートしたとか、色々な情報があってよくわか

Products Docker DesktopContainerize your applicationsDocker HubDiscover and share container imagesDocker ScoutSimplify the software supply chainDocker Build Cloud Speed up your image buildsTestcontainers Desktop Local testing with real dependenciesTestcontainers Cloud Test without limits in the cloud See our product roadmapMORE resources for developers

NVIDIA は訓練済みモデルを公開している NVIDIA は最新のモデルの実装や、訓練済みモデルを公開しています。 カタログページ では、DeepLearning に限らず docker のコンテナなど分野問わず研究成果を公開していて見ていて楽しいです。 また、github の NVlabs では、実装が置いてあったりします。 今回は、この中から面白そうなもので、訓練済みモデルをダウンロードできるものを使って遊んでみたいと思います。 使うモデル NVlabs の中の FUNIT というものを使って遊びたいと思います。 pix2pix のような Image-to-Image Translation のモデルのようです。 犬を別の動物に変えるような画像を生成したりしています。 訓練では動物の顔を別の動物の顔に変換するような訓練をしていますが、自分の顔の画像を入力して自分の顔を別の動物に変えて

前回は新発売のAIコンピュータボード「NVIDIA JETSON NANO 2GB 開発者キット」（以下、Jetson Nano 2GB）の特徴とレビューを解説しました。今回は「Jetson Nano 2GB」を使って、いま話題になっているNVIDIAのAI認定制度「Jetson AI Specialist」の認定を実際に申請してみて、取得にチャレンジしようと思います。 結果から言いますと、「Jetson Nano 2GB」を使った「マスク判定と検温のAI」のプロジェクトを作成して申請し、「Jetson AI Specialist」の【国内認定第１号】として無事に取得することができました！！それほどハードルは高くないので、申請から認定までの流れをお届けしますので、皆さんも挑戦してみてください！ 「Jetson AI Certification」の概要 まずは「Jetson AI Certi

NVIDIAは世界的な評価と知られるパフォーマンステスト「MLPerf」において、データセンターおよびエッジ・コンピューティング・システム向けの6つの応用分野すべてで同社のGPUが最速を達成し、いくつかのベンチマーク記録も更新、ディープラーニングにおいて、CPU、FPGA、TPUなど他のプロセッサと比較してGPUの圧倒的な優位性を実証した、と発表した。 「SPEC」と「MLPerf」 「SPEC」という有名な非営利団体がある。その団体は「コンピュータの公平で意味のあるベンチマークを作成する」ことを目指して設立された。開発者やエンジニアがコンピュータのパフォーマンスを知るのに指標となる評価を提供している。 ところが、ディープラーニングにおいては、AI機械学習とAI推論で要件定義が異なっていたり、CPUのパフォーマンス以上にGPU、FPGA、TPUなど、様々なプロセッサが大きく性能に関与するな