はてなキーワード: ATIとは
結局のところ2003年から2011年頃までいちばん延べ計算量が必要だったのはリアルタイムの3Dグラフィックスのレンダリングだったんだ。そこではNVIDIAって会社がPCゲームのプラットフォームを握ってしまっていてそこで技術開発をめっちゃ進めてしまったんだ。
結果的にPlayStation2までは純日本設計だったグラフィックチップが、PlayStation3ではNVIDIAのGPUになってしまったんだ。そこで負けが確定してしまった感じだ。PlayStation3のCPU、CELLに内蔵されているSPUは、世代をどんどん進めていったら最終的にレンダリングもできるグラフィックチップに進化する可能性があったのかもしれないけど次世代が出せなかったのでそこで終わりになってしまった。
NVIDIAは先端を走っているユーザーが何を求めているかをめちゃくちゃちゃんと調査して、彼らがちゃんと新しいことを効率よくできるようなチップを開発してくるんだ。だからハードウェアTLが必要になってきたときにGeForceを出してきたし、その後ポリゴンへの複雑なマッピングを駆使してリアルなグラフィックスを構築しだしたらシェーダアーキテクチャを提案してきて、そのシェーダプログラミングでレイマーチングを遊びでみんながやりだしたらリアルタイムレイトレをハードウェアでサポートしたRTXをリリースしてきたしAIもそうだ。いまコンピュータを使っているユーザがどのようなことをやって、次に何が求められているのかを見極めるのが上手なんだと思う。
京の事業仕訳けの議事録を再度読み返したけど、確かにそこにはスーパーコンピュータのユーザーを見ておらず「国民に夢を与える、あるいは世界一を取ることによって夢を与えることが、実は非常に大きなこのプロジェクトの1つの目 的 」などとボケたことを言っている説明者たちと、いやいや実際のユーザはそんなのを求めてるわけないだろという金田先生の議論がつづいていて、そのへんが日本が負けた原因なんじゃないかなあーって思うんだよ。
ただ運も味方していて、NVIDIAが計算能力をバカみたいに使うグラフィックスを提案して微妙な感じになってたところに、ビットコインのマイニング需要があって、そのあとにAIが盛り上がった。計算能力をうまく価値にしてくれる応用がいい感じに出てきていまに至ってるんで、とりあえずやってみて一位とってみろよ、みたいな話が必ず悪いわけではないかもしれない。
Intelは偉くて、GPUでNVIDIAやATI(現AMD)に完全に負けていて後塵を拝していたにもかかわらず、じわじわとCPU内蔵のグラフィックチップの性能を上げていきディスクリートGPUも作るようになり、昨年ちゃんとその成果が世界2位のAuroraスーパーコンピュータとして実稼働を始めてたのですごいなと思ったよ。そのAuroraはGPUもCPUもIntel製で2位、1位のFrontierはGPUもCPUもAMDなんだけどね。結局のところ一般用途で台数が出てない状態ではスパコンを作れるような技術も養成できないってことだったんだろうと思う。
当時の日本では携帯電話向けのプロセッサしか数が出るものがなかったから、そこに全力投球して、でもガラケーではグローバルに売れないからPDAに販路を広げてiPhoneやAndroidに採用してもらう、みたいな流れができれば最高だっただろう。でもそんな戦略を説明して実行に移せるトップが日本の家電メーカーのトップには居なかったんだ。だってあいつらテレビやブルーレイをどう売るかしか考えてなかったんだもん。PocketPCに載ってたIntelのXScaleが没落したときを狙ってちゃんとチップを出せてればチャンスがあった。でもそこに載ったのはSamsungやTI、そしてQualcommのチップだった。TIは撤退してしまったけどSamsungはまだプロセッサを作り続けている(これはGalaxyという大きな需要があるからできているのだと思う)。
未だに「謎の半導体メーカー」程度の認識の方になぜNVIDIAが時価総額世界4位なのかをあれこれ説明する必要があるので短めにメモ。半導体業界のすみっこの人間なので機械学習まわりの説明は適当です
・~1993年 AI冬の時代。エージェントシステムがさほど成果を挙げられなかったり。まだ半導体やメモリの性能は現代とくらべてはるかに劣り、現代のような大規模データを用いた統計的処理など考えられなかった。2006年のディープラーニングの発明まで実質的な停滞は続く。
・1995年 NVIDIAが最初のグラフィックアクセラレータ製品NV1を発売。
・1999年 NVIDIAがGeForce 256発売。GPUという名が初めて使われる。以降、NVIDIAはGPU業界1位の座を守り続ける。
・2006年 GPGPU向け開発基盤CUDAを発表。以降、その並列計算に特化した性能を大規模コンピューティングに活用しようという動きが続く。
・2006年 ディープラーニングの発明。のちのビッグデータブームに乗り、これまでよりはるかに高性能なAIを模索する動きが始まる(第3次AIブームのおこり)
・2006年 CPU業界2位のAMDがGPU業界2位のATIを買収、チップセットにGPUを統合することで事実上自社製品をNVIDIAと切り離す戦略に出る。CPU業界1位のインテルも、同じく自社CPUに自社製GPUを統合する動きを強める。NVIDIAはこれまでの主力だったGPUチップセット製品の販売を終了し、データセンター向けGPGPUのTeslaシリーズ、ゲーム用外付けGPUのGeForceシリーズ、ARM系CPUと自社GPUを統合したTegraシリーズの3製品に整理する。このうちTeslaシリーズが性能向上やマイクロアーキテクチャ変更を経て現代のAIサーバ製品に直接つながる。GeForceシリーズはゲーマー向け需要や暗号通貨マイニング向け需要も取り込み成長。Tegraシリーズは後継品がNintendoSwitchに採用される。
・2012年 ディープラーニングが画像認識コンテストで圧倒的な成績を収め、実質的な第3次AIブームが始まる。
・2017年 Transformerモデル発表。これまでのNN・DLと異なり並列化で性能を上げるのが容易=デカい計算機を使えばAIの性能が上がる時代に突入。
・2018年 IBMがNVIDIAと開発した「Summit」がスパコン世界ランキング1位の座を5年ぶりに中国から奪還。全計算のうち96%がGPUによって処理され、HPC(ハイパフォーマンスコンピューティング)におけるGPUの地位は決定的になる。NVIDIAの開発したCPU-GPU間の高速リンク「NVLink」が大規模に活用される。「Summit」は2020年に「富岳」にトップを奪われるまで1位を維持。
・2018~2021年 BERTやXLNet、GPT2など大規模言語モデルの幕開け。まだ研究者が使うレベル。
・2019年 NVIDIA CEOジェスン・ファン(革ジャンおぢ)が「ムーアの法則は終わった」と見解を表明。半導体のシングルスレッド性能の向上は限界に達し、チップレットを始めとした並列化・集積化アーキテクチャ勝負の時代に入る。
・2022年 NVIDIAがH100発表。Transformerモデルの学習・推論機能を大幅に強化したサーバ向けGPUで、もはや単体でもスパコンと呼べる性能を発揮する。H100はコアチップGH100をTSMC N4プロセスで製造、SK Hynix製HBMとともにTSMC CoWoSパッケージング技術で集積したパッケージ。※N4プロセスは最新のiPhone向けSoCで採用されたN3プロセスの1つ前の世代だが、サーバ/デスクトップ製品向けプロセスとモバイル製品向けプロセスはクロックや電流量が異なり、HPC向けはN4が最新と言ってよい。
・2022年 画像生成AIブーム。DALL-E2、Midjourney、Stable Diffusionなどが相次いで発表。
・2022年 ChatGPT発表。アクティブユーザ1億人達成に2カ月は史上最速。
・2023年 ChatGPT有料版公開。Microsoft Copilot、Google Bard(Gemini)など商用化への動きが相次ぐ。各企業がNVIDIA H100の大量調達に動く。
・2024年 NVIDIAが時価総額世界4位に到達。半導体メーカー売上ランキング世界1位達成(予定)。
こうして見るとNVIDIAにとっての転換点は「ディープラーニングの発明」「GPGPU向けプログラミング環境CUDAの発表」「チップセットの販売からコンピューティングユニットの販売に転換」という3つが同時に起こった2006年であると言えそう。以降、NVIDIAはゲーマー向け製品やモバイル向け製品を販売する裏で、CUDAによってGPGPUの独占を続け、仮装通貨マイニングやスパコンでの活躍と言ったホップステップを経て今回の大きな飛躍を成し遂げた、と綺麗にまとめられるだろう。
中学生の時からシムシティをプレイするのが夢だった(今は大学生です)。
どうやら今どきはCities:Skylinesというゲームの方が盛んらしい。
春休みで暇になるしやってみたい。
しかし問題がある。「手持ちのパソコンでは多分スペックが足りない」ということと、「パソコン用語が全然分からない」と言うことだ。
パソコンは「office全般とyoutubeが使えればいい」と言って父(家電メーカー勤務で色々と詳しいのでお任せした)に選んでもらった。
マシンスペックの用語が全然分からなかったのだが、おそらくスペックは足りないだろう。
本当に全く何言っているか分からなかったのでググって出てきた最小と推奨のwindowsマシンスペックをそのまま載せます。
OS : Microsoft Windows XP/Vista/7/8/8.1 (64-bit)
CPU(プロセッサー) : Intel Core 2 Duo, 3.0GHz / AMD Athlon 64 X2 6400+, 3.2GHz
グラフィックボード : nVIDIA GeForce GTX 260, 512 MB / ATI Radeon HD 5670, 512 MB
OS : Microsoft Windows 7/8 (64-bit)
CPU(プロセッサー) : Intel Core i5-3470, 3.20GHz / AMD FX-6300, 3.5Ghz
グラフィックボード: nVIDIA GeForce GTX 660, 2 GB / AMD Radeon HD 7870, 2 GB
OS: Microsoft Windows 10 (64-bit)
CPU(プロセッサー) : Intel Core i5-6200U CPU 2.30GHz 2.40 GHz
(追記)
グラフィックボード:Intel(R) HD Graphics 520 2130 MB
まーじで何を言っているか分からん。これでスペックが全然足りないのかよく分からない。
私のPCのスペック情報はそれっぽいのを写経したが、これで情報が足りているのかもよく分からない。
そして推奨スペックのPCを新規で買うとすればいくらになるのだ…?諦めるべきか…
でもせっかくの休みなのにコロナでどこにも行けないんだぞ!!おうち生活を楽しみたい!!!
PS4やSwitchを買ってそちらでやるという方法もあるが、それらも持っていないし、やはりMODが色々と入れられるPCでやれたらいいよなぁ…。
でもこのIT音痴じゃ厳しいか…。どの知識からつける必要があるのかすら全然分からん…
もしものすごく親切な人がいたら、諦めろとか何かコメントをください。
【追記】
呪文のごとき数字を見比べたが、おそらくCPUが最小3.0GHz必要なところ自分のPCは2.30GHzしかないから、これはダメそうなのかな?
フリーズカクカクでも動きはするかな?
うーん。とりあえずもう少し考えます。似たようなスマホゲーでお茶を濁しておきます。
お返事くれたひとありがとう。
RIP=RELEASE【巡音ルカオリジナル】‐ニコニコ動画(ββ)
http://www.nicovideo.jp/watch/sm5992615
これはすごい。
まだ機械音声だと分かるが、技術が発達すれば現実と区別つかない機械音声が実現するのは目に見えている。
3DCGの技術も現実との区別が困難なレベルにまで到達しつつある。
FF13の公式サイトで公開されているムービーのリアルさに驚いてる人が多いが、
いまの3DCG技術の最先端はあんなものではない。本当に現実と見間違えそうになるほどにリアルなのだ。
例えば、
4Gamer.net ― リアルタイムレイトレーシングで描かれるRuby。「Ruby Verite」ロングバージョンのムービーをUp(ATI Radeon HD 4800)
http://www.4gamer.net/games/045/G004578/20080930002/
を見てもらいたい。
視覚・聴覚だけでなく、触覚も現実をシミュレートできるようになっていく。
すでにオナホは現実マンコより良いとの声が多いし、リアルダッチは実際の女性とは違って好きな服を着せて好きなプレイが出来る。
欲望のままに自在にカスタマイズできることが、現実との大きな違いと言えよう。
USBオナホの技術が完成すれば、3Dアニメキャラとの一体感ある擬似セクロスが可能となるなど、視覚・聴覚との連係も豊かになっていくだろう。
これからはバーチャルで欲望を充足する時代になっていく。
ネックになっているのは制作に要する労力。
俺は初めて彼女と100した。
「もうそろそろ206? 君の301を確かめたいんだ。」
202あうと、彼女の400は401としていた。
「ちょ、ちょっと410!何を409」 もう俺は既に413。
でも412は意外と415だった。
「恥ずかしいわ。あまり505・・・」
SCSIをTORICAるとKEIANをSOLTEKした痕がアルファデータ。
あそこはSUPERMICROだった。OMEGAドライバも少し鼻についた。
しかし、彼女の201を刺激しつつ俺の204を
「もう、ATI。」「COREGA欲しいんだろ?」「早くリテール・・・」
俺は激しくTSUKUMO。「インテルはいってるっ!IEEE1394!!」
「あぁ500!」
「う・・503!」
http://anond.hatelabo.jp/20070717104925
【推測 国内常用ユーザー数】
全条件クリア者:全人口1億2700万人の0.00026%(0.3x0.8x0.2x0.8x0.8x0.6x0.2x0.4x0.3x0.2x0.3x0.1)
→320人
制限要素以外の条件クリア:全人口の0.02%~0.06%(0.3x0.8x0.2x0.8x0.8x0.6xNAx0.4x0.3xNAxNAxNAx評判効果係数0.1~0.5)
→2万5400 ~ 7万6200人
※評判効果係数:評判がよければ係数は大きく(周囲も追従)なり、悪ければ小さく(周囲が見送る)なる。
どうですかね、中の人?