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Museのタスク処理にはx86よりArmの方が向きそうな気がするけどどうなんだろうね
データ移動より仮想化とサンドボックス構築が重要な気がする
結局コアのビジネスのタスクを処理したり、加速するのはチップだから、チップを持っていないところは厳しい
Meta Museはしっかり準備していたR&Rに特化したこのカスタムチップMTIA300にピッタリですね
結局のところ、ランキングと推薦システムは広告ビジネスのコア
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intelのEMIB-Tの量産はそう簡単ではありません。技術的難易度と味の素のABF、日東紡のT-Glassの使用量について具体的にこのnoteで解説しています。チャンスを掴みましょう。是非、読んでみてください。
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GPUが2年で陳腐化すると言っていた人たちは構造変化が起きていることに気付いていないため、ここ1〜2年はずっと頓珍漢な予想を出し続けますね
根本が間違っている
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スマホチップは早期に最先端プロセスに移行
小型、低電力、高速なため、大きなチップは必要ない
AIチップは最先端-1が基本
大型、大電力、超高速なため、ある程度の成熟度が必要
この流れがしばらく続きそう
例外はAMDのCCD
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Xiaomi MiMoで強化学習の流れが加速する
すべてのGPUとメモリがAIの能力向上のために動員される
GPT-Astraとその次のモデルの圧倒的な性能が話題です。
OpenAIのカスタムチップ「Jalapeño」。その真の恐ろしさは、「AI自身がAIチップを設計・プログラミングする」自己進化のループにあります。ハードとソフトの常識を覆すパラダイムシフトを徹底解説しました。
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