米OpenAIやマイクロソフト、アマゾン・ドット・コムといった巨大クラウド勢がGPUを基盤とし、グーグルとメタ（Meta）がTPUを土台に据えた新しい連合を形づくり始めました。 GPUはあらゆるAIモデルに対応できる汎用性が強みになります。

人工知能 (AI) の分野は近年目覚ましい進歩を遂げており、その中核にはグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) と並列コンピューティング プラットフォームの強力な組み合わせがあります。 などのモデル GPT、BERT、最近では ラマ, ミストラルこれまで ...

SnowflakeはNVIDIAとの協業を拡大し、自社のAI Data CloudにGPU処理をネイティブ統合した。CUDA-X系ライブラリを実装し、既存のPythonワークフローでGPUアクセラレーションを活用できる環境を提供する。

AIデータクラウド企業である Snowflake （ニューヨーク証券取引所：SNOW）は本日、Snowflakeのプラットフォーム内で直接、機械学習 (ML)ワークフローを高速化する、NVIDIAとの新たな連携を発表しました。この連携により広く利用されているNVIDIAのデータサイエンス向けライブラリの一部が Snowflake ML ...

一方、GPUカーネルを起動のためにGPUメモリにデータをコピーすると、CPUアドレス変換機構は、赤の×で示したように、CPUメモリとの結合を切り離し、その仮想アドレスに対応するCPU側の物理メモリは存在しないという状態にする。つまり、GPUでカーネルが ...

いろいろ試行錯誤した結果、CUDA ON/OFF (CPU)とWSL (Ubuntu 18.04.2 LTS)で動くサンプルを見つけたのでそれを使うことにした。 使用したコードはPytorchがGitHubで公開している サンプル の一つMNIST。