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はてなキーワード: nVIDIAとは
# ヨーロッパの主要都市におけるソフトウェアエンジニア向けベストカンパニー
ヨーロッパの各都市でソフトウェアエンジニアにとって最適な企業を探しているなら、以下のリストが参考になるでしょう。
Google, Facebook, Snap, NVIDIA, Microsoft, Apple, Oracle, Snyk, GetYourGuide, UBS, Swisscom, DFINITY, Cisco.
Google, Facebook, Snap, Jane Street, Stripe, Coinbase, Apple, Amazon, Hudson River Trading, Citadel, ByteDance, Two Sigma, Palantir, Bloomberg, Revolut, GSA Capital, Marshall Wace, Quadrature, Five Rings, G-Research, Starling, Personio, DeepMind, DRW, Millenium, BlackRock, MAN Group, Jump Trading, DE Shaw, AQR, Maven Securities, Point72, IMC, Optiver, Susquehanna (SIG), XTX, Old Mission, Squarepoint, Qube Research & Technologies (QRT), Yelp.
Uber, Databricks, Bitvavo, Booking, Miro, Flexport, Atlassian, Spotify, Optiver, IMC, Amazon, Adyen, Google, Stripe, Flow Traders, MessageBird, Reddit, Box, JetBrains, Personio, Elastic, GitHub, Catawiki, Tower Research, Radix Trading, Headlands Technologies, Tomtom.
Google, Meta, Datadog, Criteo, Microsoft, Stripe, Airbnb, Amazon, Atlassian, Hubspot, Workday, Ankorstore, Red Hat, Algolia, Alan, 360Learning, ContentSquare.
AWS, Amazon, Microsoft, Wayfair, Google, Meta, Apple, HubSpot, Stripe, NVIDIA, Snowflake, Personio, Databricks, JetBrains.
AWS, Microsoft, Google, Mastercard, Workday, Salesforce, Meta, Stripe, VMware, LinkedIn, Etsy, Personio, ByteDance, Coinbase, Hubspot.
Google, Apple, Microsoft, Nvidia, Adobe, Workday, Celonis, BMW, Salesforce, SIXT, SAP, Huawei, Personio, Intel, JetBrains, IBM.
Google, Snowflake, Netflix, Pinterest, Rippling, Oracle, Waymo, AMD, Samsung, NVIDIA, Box, Warner Bros, Visa, Amazon.
Amazon, Apple, New Relic, Stripe, Rippling, Revolut, Skyscanner, Microsoft, N26, Criteo, Adobe, Thoughtworks, Oracle, Glovo, Personio.
Apple, Amazon, Roku, Arm, Microsoft, Qualcomm, MathWorks, AMD.
Amazon, Oracle, Microsoft, Flutter, Unity, Skyscanner, Huawei.
Databricks, Microsoft, Nutanix, Rivian, Foursquare, Yandex, JetBrains, Nordeus, Luxoft.
Amazon, Datadog, Microsoft, Apple, Google, Personio, Twilio, Glovo, VMware, Meta, Oracle, Revolut.
Klarna, Spotify, Netlight, PayPal, Ericsson, Ubisoft, Warner Bros, King, Google, Oracle, AWS, Microsoft, Wolt.
Google, Rippling, Oracle, Revolut, Uber, Amazon, Deliveroo, IBM, Splunk.
Crowdstrike, UI Path, Google, Adobe, Stripe, Microsoft, Oracle, IBM, Amazon, Electronic Arts (EA).
Microsoft, Maersk, Zendesk, Workday, Unity.
Productboard, Pure Storage, Apple, Workday, Oracle, Microsoft, JetBrains, Proton, Parrot.
Bolt, Wise, Microsoft, Twilio, Wolt.
Microsoft, Cisco, Aker Solutions, Arm, Mastercard, Meta, Kahoot, Autostore, Remarkable, Netlight.
これらの都市は、ソフトウェアエンジニアにとって多くの機会を提供しています。それぞれの都市が提供する企業は、エンジニアが自身のキャリアを発展させるための多くの選択肢を提供しています。それぞれの企業が提供する機会や文化は、エンジニアが自身のキャリア目標に合わせて最適な選択をするのに役立ちます。 [
そうなんだけども、PCは昔、真っ黒な画面でCUIで操作するのが当たり前だったのが
今はGUIでマウス動かして操作するのが当たり前になったように
そういう変化があるんじゃないかなぁと思うんだよねー
プログラマーを消すのは無理だな
プログラマー(notSE)の仕事って究極的には「言語化」だから、
AIを使う人間の大半が言語化能力がお粗末なので、AIを使ってプログラムをつくることができない
いやいや。
半導体の歴史上寡占化が成功したのはIntelのx86だけで、それもAMDが弱かった時期や、ARM系が台頭する前のわずかな期間だけだよ。
データセンタ向けの処理機ではMS, Google, Apple,あたりは自前でシリコンも作って大量に稼働させてるじゃん。
さらにマイコンなどを考えて行けば、寡占化する状態が通常なんてことはないよ。今後はプロセスの改善が鈍化するから余計にそう言う時代になる。
よくわかんないけど、微妙に古い認識で「NVIDIAとインテルとIBMはどうして差がついてきたのか、あるいは富士通「富岳」CPUが民間普及しなかったのは何故か」とかどや顔執筆したら
反論されたけど言い返せないんで焦ってるんじゃ無いですか。
マイニングという馬鹿げた行為に、nVidia のGPUを利用できたのが大きかった。
nVidiaは、後からマイニングに制限をかけないといけないほどだったんだから、
NVIDIAと、インテル・IBMはどうして差がついたのか、疑問に思う。
AIはニューラルネットワークを模倣していると言われ、ニューロモーフィックというチップを、IBMは作り、その後、メンバーが移籍してインテルも作った。
現在、ニューラルネットワークとは違うものになったが、勝っているのはNVIDIAになっている。
先日、1.58bitのBitNetが話題になったが、LLMではないが昔BinaryConnectで0.68bitまで下げる案を出したのもIBMのメンバーだ。
ハッカーニュースでBitNetについてIBMだった人がコメントしている。IBMはそれなりに早かったはずだ。
https://news.ycombinator.com/item?id=39544500
普通のGPUの会社だと、ゲーム用のGPUボードだけを作っていたと思うが、NVIDIAは色々と手を出している。
データ プロセシング ユニット (DPU)、InfiniBand、NVIDIA MetroXなど、
HPC向けで、インテルやAMD、IBMの方が得意だろうという分野まで手を出した。
RTX 4090はゲームするにはバカ高いがAI向けには性能不足で、単価が高いAI向けボードを売るという差別化も出来ている。
ファブレス企業だから、というだけでは説明不足で、TSMCにNVIDIA向けのカスタムプロセスを作らせることが出来ている点が差別化要因の1つだろう。
TSMCから出てくるデザインルールの通りにしか作らないと、どこの会社も似たりよったり性能になってしまう。
物理限界を他社（TSMC）に投げてしまうというのも、経営としては効いているのだろう。
そして物理限界のチップサイズを攻める。電力も物理限界を攻める。
日本の会社だと、電力のバカ食いで怒られるが、そこも攻めている。
インテルはGPUカードに参入したが、AI向けだけに限定した方が良かったのではないだろうか。
中国GPUメーカーがコケているのに対して、動いているだけでも流石インテルなのだが、競争力のあるGPUとは言えず、参入した意味とは？になってしまっている。
量産ではない先端プロセスは持っているし、特殊なチップも作れている。
CPUについてはPower関係の資産もあり、AI向けもユニークなのが作れているのに、ぱっとしなくなった。
RISC-Vが上手くいくのであれば、OpenPowerも上手くいくと思うのだが、そういう話も聞かない。
そもそも米中関係で、オープンソースのCPU/GPUが禁輸されそうな感じもしている。
結局、量子コンピュータについてもまだまだ先になりそうな雰囲気だ。
[NVIDIA、1パッケージに2ダイの新型GPU「Blackwell」。AI性能は学習4倍、推論30倍に - PC Watch](https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1577301.html)
発表されたBlackwell(製品名はNVIDIA B200 Tensor Core GPU)は巨大なダイ2つが1パッケージに封入されており、2つのダイは10TB/sのNV-HBIで接続され、1つのGPUとして動作する。
(中略)
2基のB200と1基のNVIDIA Arm CPU(Grace)を1モジュールにした「GB200」も用意。GB200とH100と比較すると、AI学習時の性能が4倍、推論時の性能は30倍になっており、電力効率は25倍も改善するとNVIDIAは説明している。
B200と同時に、2023年のCOMPUTEX 23で発表したGrace Hopperこと「NVIDIA GH200 Superchip」(以下GH200)の後継となる、Grace Blackwellこと「NVIDIA GB200 Superchip」(以下GB200)を発表している。GH200では、Arm CPUのGrace(Neoverse V2 CPU)が1つ、Hopper(H100)が1つを1モジュールとして提供していたが、GB200ではGraceが1つ、Blackwell(B200)が2つを1モジュールとして提供しており、CPUが1つなのは変わらないが、GPUが2つになっている点が大きな強化点となる。だが、NVIDIAによればそうした強化で、GB200の性能はH100と比較してAI学習時には4倍、AI推論時には30倍、電力効率の観点では25倍になっているという。
