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はてなキーワード: CPUとは
マイクロソフトのように、これからコードの資産を持っていて、かつ、自社のデータだけでモデルを構築出来る所は強いよな。
ここ40年位の日本のゲームの歴史をハードの性能などを交えて取り敢えずプレステ辺りまでを解説して下さい
ここ40年間の日本のゲームの歴史は、多くの革新と発展がありました。以下は、主要なゲームハードウェアとその性能に関する概要です。
ファミリーコンピュータ (Famicom) / Nintendo Entertainment System (NES) - 1983年発売
任天堂が開発したファミコンは、8ビットのプロセッサ（1.79MHz）を搭載し、最大52色のグラフィック表示が可能でした。これにより、スーパーマリオブラザーズやゼルダの伝説などの名作ゲームが生まれました。
セガ・マークIII / Sega Master System - 1985年発売
セガが開発した8ビットの家庭用ゲーム機で、プロセッサは3.58MHzでした。最大64色のグラフィック表示が可能で、アレックスキッドやファンタジーゾーンなどのゲームが人気を博しました。
PCエンジン / TurboGrafx-16 - 1987年発売
NECとハドソンが共同開発したPCエンジンは、8ビットのCPU（7.16MHz）と16ビットのGPUを搭載し、最大482色の表示が可能でした。このハードは、R-TYPEや悪魔城ドラキュラなどのゲームで知られています。
スーパーファミコン (Super Famicom) / Super Nintendo Entertainment System (SNES) - 1990年発売
任天堂が開発した16ビットのゲーム機で、3.58MHzのCPUと最大32768色のグラフィック表示が可能でした。スーパーマリオワールドやゼルダの伝説 神々のトライフォースなどの名作が多数リリースされました。
セガ・メガドライブ / Sega Genesis - 1988年発売
セガが開発した16ビットのゲーム機で、7.67MHzのCPUと最大512色のグラフィック表示が可能でした。ソニック・ザ・ヘッジホッグやストリートファイターIIなどのゲームが人気を博しました。
セガが開発した32ビットのゲーム機で、2つの28.63MHzのCPUを搭載していました。最大対応色数は1677万色で、バーチャファイターやパンツァ
セガが開発した32ビットのゲーム機で、2つの28.63MHzのCPUを搭載していました。最大対応色数は1677万色で、バーチャファイターやパンツァードラグーンなどのゲームが特徴的でした。また、CD-ROMを採用し、高品質なサウンドやムービーの再生が可能でした。
ソニーが開発した32ビットのゲーム機で、33.87MHzのCPUを搭載し、最大対応色数は1677万色でした。CD-ROMを使用し、ファイナルファンタジーシリーズやメタルギアソリッドなどのヒット作が登場しました。3Dポリゴン技術の進化により、リアルなグラフィック表現が可能となりました。
任天堂が開発した64ビットのゲーム機で、93.75MHzのCPUを搭載していました。最大対応色数は1677万色で、スーパーマリオ64やゼルダの伝説 時のオカリナなどの革新的なゲームがリリースされました。カートリッジを採用していたため、読み込み速度は速かったものの、データ容量が限られていました。
以上が、おおよそ40年前からプレイステーションまでの日本のゲームの歴史とハードウェア性能の概要です。この期間には、技術革新やゲームデザインの進化が急速に進み、多くの名作ゲームが生み出されました。
プロセスは大量の資本とマンパワーでなんとか維持しているが、製品価格への価格転換がひどい。
パフォーマンスも、微細化してるのにチップを大きくする方向でなんとかしのいでいる。
CPUなんてもう銀の弾丸なんぞなく、細かいチューニングと微細化による周波数向上くらいだ。
AMDがキャッシュ積層しても熱問題がやっぱりあり、コストかかってるわりに、パフォーマンスの上昇が微妙だ。
で、ここに来てAIだ。
メモリも足りてない。
AIの社会的インパクトが大きくなって需要が増えたが、半導体の製造側へのAI活用が出来てない。
もちろんAI活用しようと設計ソフトベンダーのCadence、Synopsysは取り組んでいるが、一部だ。
98SE, XP, 7, 10と使ってきたけど、98の時はそれはそれは暴走したり固まったりしたものだった。
それがXP, 7ではメモリーが足りなくなって重くなることはあれど、固まったりブルースクリーンを見ることはほとんどなくなった。
のだが、10に移行してから98ほどではないにせよ頻繁に固まったり、ブルースクリーンを見るようになった。
前のPCは10に移行後すぐに天寿を全うしてしまったので、10を本格的に使い始めたのは新PCに移行してからである。
新PCはZen系のCPU(APU?)を積んだDellのノートだ。
なので、この不安定さがMicrosoftのせいなのかAMDのせいなのかDellのせいなのか判然としない。
そんな中、なんと再現率100%でブルースクリーンを発生させる手順を発見してしまった。
とあるソフトを二重起動すると確実にブルースクリーンが拝める。
「システムの変更を許可しますか?」とUACのプロンプトが出るようなソフトではない、
単なるユーザ権限で実行したソフトがOSごと落とせるってヤバくない?
ただ、そのソフトというのが、他人に言うのがはばかられる種類のタイトルの同人ゲーであるため、
A:はい、私はアセンブリ言語のコードを記述することができます。アセンブリ言語は、コンピュータのプロセッサが理解できる低水準の機械語命令に直接対応するプログラム言語であり、CPUの命令セットアーキテクチャに依存するため、異なるCPUアーキテクチャに対して異なるコードが必要です。
以下は、x86アーキテクチャ向けの単純なアセンブリ言語の例です。これは、メモリの特定の場所にある2つの数値を加算して、結果をレジスタに格納するプログラムです。
Copy code
section .data
num1 dd 10 ; Define num1 as a double word (32-bit integer) and set its initial value to 10
num2 dd 20 ; Define num2 as a double word and set its initial value to 20
section .text
global _start ; Declare the entry point for the program
_start:
mov eax, [num1] ; Move the value of num1 into the eax register
add eax, [num2] ; Add the value of num2 to the eax register
mov [result], eax ; Move the value in eax to the memory location "result"
section .data
result dd 0 ; Define result as a double word and set its initial value to 0
このプログラムは、num1の値をeaxレジスタに移動し、num2の値をeaxレジスタに加算し、最後にeaxレジスタの値をresultメモリアドレスに保存します。
文系学問は文系でもできる範囲で発達しているに過ぎないと思う。
物事には理系にしかできない論理構造というのがあって、それが必要なものについてはいまだ解明されていないと思う。
文系の論理はなんというか線条的なんだ。ああなったら、こうなるという論理。雨降って地固まるというような思考様式さえ理解できるなら片がつく。双方向的な論理もあるかもしれないが所詮は一次元のなかでのUターンに過ぎない。
俺はディ二の定理もガウス積分も「理解できない」ことで完全に理系の素養がないと悟った何者かである。
https://mathlandscape.com/dini-theorem/
たとえば上リンクのディ二の定理の説明に使ってるグラフによる関数列の定義が理解できない。
fn（x）についてfn（2/n）=1とは一体どういうことだと言うのか。
xについて解けばn=2のときx=1らしそうだがそれってどういうことなのか。つまり関数列のxを固定して数列としてみたfn(1)についてn=2のときの項は少なくとも1だということになるがそれ以外のnについても項が全く不明ではないのか？
ガウス積分も同様だ。どうしても変数変換のところで理解が追いつかない。rとθが同時に動くような状況を理解しなくてはいけない。高校の置換積分とは理解に必要な脳のスペックCPUでいうならbit数が根本的に違う。
ようするにこれらは変数の数の問題だ。文系の論理は変数でいえば一個の変化を辿っていくようなものでしかない。
しかし理系のそれは二個以上が容赦なく変化するような論理の流れを追えなければ理解が追いつかないということになる。
しかし私のような人間は一つの変数についてたどろうとするとそれ以外の変数に対する考慮がおろそかになってしまうような理解しかできないのだ。
この状況は絡まった糸で例えられるかもしれない。糸の端が外側に出ているという前提であれば、複数の糸がそのように絡まった糸玉に対してある端から辿ってその糸の別の端を探すということはできるはずだ。
理系がやばいのはこの辿るという作業を二つ以上の糸に対して同時に行えてしまうようなところにあるのだと思う。とてもじゃないがワーキングメモリーが足りねえよ。
つまり二つ以上の変数を一挙に思考の範囲内に収めてみんなまとめて辿れてしまうんだ理系ってのは。
応用数学を解いたり、初等的な計算が早かったり、フラッシュ暗算が得意だったりというところだ。なかには理系以上の計算力を持ってる人もいる。
しかし理系もみんなそれなりの計算力はあるのである。大事なのは、計算力があるなら理系であるとは限らないこと。百ます計算や公文式で得意げになってる子供に理系としての将来を期待するのは早計なのだ。
だって俺でもガウス積分を使わなければならない問題でも一定の演習を積めば答えの法則をそれとなく察してパズルのように解けるようにはなってしまうと思うから。高校数学の延長上の応用数学はみんなパズルである。ナンプレと大差ない。パズルとして解こうとする限り計算問題はみな線条的な論理理解力があれば事足りるのである。
しかし原理的な理解がなければ既存の定理を発展させることはできない。
実は文系という人間にありがちと思われるのは、正しく新しい定理を証明までできた気になって得意げになってるか、既存の定理について延々と具体的な数値を代入してみたりして納得を試みようとするが一般的にそうだと言えることについてはついに何度人に教えてもらってもいまいち理解には辿り着けないかのどっちかだろう。
前者は無知の知すら弁えてない傲慢な人間、後者は合理的な知性主義によって既存の知性となんとかすり合わせを行おうとしているがそれができない、という違いだ。
ちなみにツイッターに棲息していがちな、法律の話で独自解釈をしているのにそれに気づかない人間は前者である。
やや急進的な言い方かもしれないが、位相集合を基盤とした数論幾何をはじめとする現代数学と一部の物理以外はだから文系なのである。理論や主張を腹落ちするのに複数の糸を同時に辿れるような能力はいらない。
というかそういう人間しか研究に携わってきてないから、そこから出力される理論もその程度なのだろう。理系の頭をもってしか理解できない領域が人文社会科学にもあるならば、それについてはいまだベールに包まれたままなのかもしれない。しかしなぜか真の理系人間の誰一人として文系学問には進まないか、文系学問において理系脳をフル回転させようとしないのだと思われる。
dorawiiより
大怪我をした直後に患部が麻痺しているのを「痛みを感じないって事は逆にヤバイな……」と考えるべきなのは皆経験上理解しているはずなのに。
「整う」はそれを痛みを感じることなく実行し、その結果として本来は相殺に使われる分の痛み止めを直に快楽として受け取っている状態だ。
ガン治療に使うモルヒネを平時に接種して気持ちよくなるのと原理は何も変わらない。
異常な状態に対処するための異常な状態を意図的に起こすことで体にかかる負荷を甘く見ない方がいい。
オーバークロックをしたCPUの寿命が通常よりも短いように、異常な状態に晒され続けた肉体の健康寿命は短い。
たとえば相撲取りなんかは普通の人よりも２０歳ほど平均寿命が短い。
肉体に負荷をかけることが健康寿命を犠牲にしているのは明白なのだ。
それなのに世の中ではサウナやランニングを健康的な趣味であると過剰に持ち上げたがる。
交感神経に適度に負荷をかけることが、ストレッチによる肩こりの解消のようなある種のチューニングとしての効果を持つのは実証されている。
だが、それを過剰に繰り返すことで危険を感じた肉体が脳内麻薬を出す状態に持っていくのが健康に良いわけがない。
ランニングも軽く流して体を動かすのを楽しむだけならいいが、限界の向こうに挑戦して脳内麻薬でアヘアヘするのは不健康への形道切符だ。
この辺の部分を軽んじている人が世の中には多い。
ラーメンブロガーの塩分を取りすぎた食生活を人生の非効率な運用と嘲るような人間が、自分はサウナで整っていくのを健康的だと勘違いしている様などはネットでよく見る。
やめろ。
気持ちよくて健康に良いことは沢山あるが、物凄く気持ちが良いことは大抵の場合体に悪い。
適度な性行為はホルモンバランスを整えるが、首絞めオナニーは最悪死に至る。
過剰に気持ちよさを求めるならそれと何かが引き換えになっていることを自覚するべきだ。
そういった人間を遊び半分に増やしている連中は自分が日々天国にはいけないようなクズへと近づいていることを少しは自覚した方がいい
AI絵生成で遊ぼうと思ったらいくらぐらいの予算のパソコンが必要なの？
AI絵生成には、大量の計算資源が必要です。一般的に、高性能のグラフィックスカード（GPU）が必要になります。また、大量のRAMと高速なストレージも必要です。
必要な予算は、使用するAIモデルや絵の生成に必要な解像度や複雑度によって異なりますが、一般的には、数千ドルから数万ドルまでの予算が必要になる場合があります。
AI絵生成に特化したPCを作る場合は、GPUとCPUをバランス良く選び、RAMとストレージも十分な容量を確保する必要があります。また、オペレーティングシステムやソフトウェアの設定も最適化することが重要です。
ただし、クラウドベースのサービスやプラットフォームを利用することもできます。これらのサービスには、類似の機能を提供するツールやアルゴリズムが組み込まれており、必要な計算資源を提供してくれます。この場合、使用料金は生成する画像の解像度や量によって異なる場合があります。
具体的にいくら掛かるの
AI絵生成に必要なコンピュータの具体的な予算は、多様な要因によって大きく異なります。以下にいくつかの例を挙げます。
- 中級ユーザー向け: NVIDIA GeForce RTX 3070 GPU、AMD Ryzen 7 5800X CPU、32GB RAM、1TB SSDを搭載した自作PC。予算は約2,000〜2,500ドル程度。
- 上級ユーザー向け: NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU、AMD Ryzen 9 5950X CPU、64GB RAM、2TB SSDを搭載した自作PC。予算は約4,000〜5,000ドル程度。
クラウドベースのサービス: OpenAIのDALL-E 3DやDeepDreamGeneratorなど、AI絵生成のクラウドベースのサービスを利用する場合は、生成する画像のサイズや品質に応じて使用料金が変動します。多くの場合、無料プランや月額数十ドルからの有料プランが用意されています。
これらの予算は、あくまで一例であり、為替レートや地域によっても異なるため、ご参考にしていただくことをお勧めします。また、AI絵生成には様々なアプローチがあり、各アプローチに応じて必要な予算も異なるため、具体的な予算については専門家に相談することをお勧めします。
日本在住の場合、AI絵生成に必要なコンピュータを購入する場合には、以下のような方法があります。
- オンラインショッピングサイトを利用する：Amazonや楽天市場などの大手オンラインショッピングサイトで、必要なパーツやPCを購入することができます。
- パソコンショップで購入する：PCパーツや完成品のPCを扱っている専門店で、購入することができます。日本には、ドスパラやツクモなど、多数のパソコンショップがあります。
- 自作パソコンの専門店で購入する：自作PCに特化したショップで、必要なパーツを購入して自分で組み立てることができます。代表的な店舗には、TSUKUMOやパソコン工房があります。
これらの方法を比較し、価格やサポートなどの観点から最適な方法を選択することをお勧めします。また、インターネット上には、自作PCの組み立て方法を紹介した情報も多数ありますので、事前にリサーチしてから購入することをお勧めします。
上級ユーザー向け: NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU、AMD Ryzen 9 5950X CPU、64GB RAM、2TB SSDを搭載した自作PC。予算は約4,000〜5,000ドル程度。の発注書を作成してください。
はい、了解しました。以下が、NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU、AMD Ryzen 9 5950X CPU、64GB RAM、2TB SSDを搭載した自作PCの発注書になります。予算は4,000〜5,000ドル程度とのことでしたので、最大限予算内に収めるように構成しました。ご確認ください。
【1. マザーボード】
ASUS ROG Crosshair VIII Dark Hero
【2. CPU】
【3. GPU】
NVIDIA GeForce RTX 3090
【4. メモリ】
G.SKILL Trident Z Royal 64GB (4 x 16GB) DDR4 3600
【5. ストレージ】
【6. 電源ユニット】
【7. ケース】
Lian Li PC-O11 Dynamic XL ROG Certified
【合計価格】
【備考】
以上が、NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU、AMD Ryzen 9 5950X CPU、64GB RAM、2TB SSDを搭載した自作PCの発注書になります。ご確認いただければ幸いです。
マザーボードは、コンピュータの各パーツを接続し、制御するための基盤です。ASUS ROG Crosshair VIII Dark Heroは、AMD Ryzenプロセッサーに対応し、高速なデータ伝送を実現するPCI Express 4.0をサポートしています。また、USB 3.2 Gen 2x2、Thunderbolt 3、WiFi 6、10G LANなどの最新の接続規格にも対応しています。
CPUは、コンピュータの中枢部分であり、プログラムの実行や演算処理を行います。AMD Ryzen 9 5950Xは、16コア32スレッドで動作し、最大ベースクロック3.4GHz、最大ブーストクロック4.9GHzを誇る高性能なCPUです。
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 3090
GPUは、グラフィック処理を担当するパーツであり、ゲームや動画の再生などに必要です。NVIDIA GeForce RTX 3090は、最新のAmpereアーキテクチャを採用し、リアルタイムレイトレーシングやAI機能を実現します。また、24GBのGDDR6Xメモリを搭載し、高解像度や高フレームレートのゲームにも対応しています。
メモリは、コンピュータが処理するデータを一時的に格納するパーツであり、多くの場合、大量のメモリを搭載することで高速な処理が可能となります。G.SKILL Trident Z Royal 64GBは、高速なDDR4メモリであり、容量も64GBと多くのメモリを必要とするアプリケーションやタスクにも対応します。
ストレージは、データを保存するためのパーツであり、高速なストレージを使用することで、起動時間やアプリケーションの読み込み速度を向上させることができます。Samsung 970 EVO Plusは、高速なNVMeインターフェイスを採用し、最大読み込み速度が3,500MB/s、書き込み速度が3,300MB/sを誇る高性能SSDです。
電源ユニットは、コンピュータに電力を供給するためのパーツであり、高性能なパーツを使用する場合は、電力消費量が増加するため、高出力の電源ユニットが必要になります。CORSAIR RM1000xは、高効率で安定した電力供給が可能な1000Wの電源ユニットであり、高性能なパーツを安定して動作させることができます。
- ケース: Lian Li PC-O11 Dynamic
ケースは、コンピュータのパーツを収納するためのパーツであり、デザインや冷却性能などが重要なポイントとなります。Lian Li PC-O11 Dynamicは、高品質なアルミニウム素材を使用し、美しいデザインと高い冷却性能を両立させた人気のケースです。
CPUクーラーは、CPUを冷却するためのパーツであり、高性能なCPUを使用する場合は、十分な冷却が必要になります。Noctua NH-D15Sは、高い冷却性能を発揮する人気のCPUクーラーであり、静音性も高いため、長時間の使用にも適しています。
追加ファンは、ケース内の空気の循環を改善し、冷却性能を向上させるためのパーツです。Noctua NF-F12 PWMは、高い静音性と高い風量を実現する人気のファンであり、冷却性能を向上させるのに役立ちます。
ガンオンの文化包丁D格を忘れたのか？
埼玉県警岩槻署は１０日までに、知人男性（３２）を包丁で刺したとして殺人未遂の疑いで、
さいたま市岩槻区の無職・斎藤純一容疑者（３１）を現行犯逮捕した。男性は腹部を刺され、重傷。
岩槻署によると、２人は１２年前にゲームセンターで知り合い、その後も交流を続けた。
９日夜、それぞれの自宅でパソコンのオンラインゲームをしていたところ、言い争いに発展した。
アニメ・ガンダムのゲーム中に音声チャット上で「お前、弱い」「使えない」「下手くそ」などと口論になったという。
男性は「話の決着をつけよう」と車を運転し、斎藤容疑者宅を訪問。
男性が路上でクラクションを鳴らすと、斎藤容疑者が自宅から持ち出した包丁を手に姿を現し、男性の腹部を刺した。
斎藤容疑者は容疑を認めており、「以前に男性から殴られたことがあり、やられると思って刺したが、殺すつもりはなかった」と供述している。
斎藤容疑者は自ら自分の父親に男性を刺したことを告げ、父親が「息子が人を刺した」と１１０番。岩槻署員が現場で逮捕した。
逮捕容疑は９日午後１０時４５分ごろ、斎藤容疑者が自宅前の路上で、同県春日部市の男性の腹部を文化包丁（刃渡り約２０センチ）で１回、刺した疑い。
ネトゲなんてキチガイの巣窟なんだから近寄っちゃ駄目なんだよ。
