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NvidiaからテーラーメイドのAIを入手できます。複雑なサーバーの環境設定をしなくてもオーダーメイドの生成AIができます。地球シミュレーターから創薬、アバター、ロボットなどあらゆる分野をカバー
NvidiaのNIMの種類について解説
NvidiaのNIM（Neural Information Model）は、さまざまな用途に特化した高度なAIモデルです。本動画では、各カテゴリのNIMについて詳しく解説します。
Language NIMs
Code Llama 70B：プログラミングコードの生成に特化
Cohere 35B：文章生成や対話型AIに利用
Gemma 7B：小規模なが
DellとスーパーマイクロコンピューターどちらがNvidiaのGPUをより多く売ることができるか問題はなにか
皆さん、こんにちは。本日はNVIDIAの最新AI技術とその産業応用についてご紹介いたします。
まず、NVIDIA GB200BlackWellについてお話しします。この新しいGPUは、フォトレジスタの限界を回避し、AI性能を飛躍的に向上させました。具体的には、学習速度が4倍、推論速度が30倍に向上し、さらに電力消費を70%削減することができます。
GB200 NVL72J水冷サーバーには72台
Computex2024 ケ・チー・（デルタ研究所会長)講演台湾デルタ電子は、1971年に設立された電子機器メーカーで、主に電源とトランスシステムに特化しています。
Computex2024 ケ・チー・（デルタ研究所会長)講演
台湾デルタ電子は、1971年に設立された電子機器メーカーで、主に電源とトランスシステムに特化しています。
今回の講演では、データセンターの電力消費が膨大になるため、デルタ電子の節電技術、液冷技術の重要性が話されました。デルタ電子の製品は、その高いエネルギー効率と革新的な技術で知られています。また、デルタ電子は、省エネ・低炭素化に資する
Computex 2024におけるMediaTekの講演を纏めましたNvidiaと自動車のAIで提携したので今後目が話せない。Arm、TSMCとも親交がありチップの開発に有利である。
メディアテックの現CEOはRick Tsai（蔡力行）
彼の学歴
国立台湾大学で物理学の学士号を取得¹
コーネル大学で材料科学とエンジニアリングの博士号を取得¹
職歴
ヒューレット・パッカード（HP）で8年間働き、R&Dプロジェクトマネージャーや製造エンジニアリングプロジェクトマネージャーなどを務めました
台湾積體電路製造公司（TSMC）で1989年から2014年まで働き、その間にCOO、
ジムクレーマーの英語が聞き取りにくいのは？
ジム・クレイマーのアクセントは本物か？
ジム・クレイマーのアクセントが聞き取りにくいのだがこういうことが判明しました。
ジム・クレイマーがうっとうしそうな声でしゃべってくるのだが、ナレーターや他のゲスト・コメンテーターの声が普通で教養のある声であるのに比べて、とても目立つ。
こういうことだ。
クレーマーはペンシルベニア出身で、ハーバードの大学に行き、その後フロリダで働いた。
あれは本物のNY訛り
Nvidiaからスパコンが使えるという案内メールが届きました。大規模データを学習させたいと考えてもスパコンがありません。そんな人向けにいつでもスパコンが使える環境をサービスしてくれるのは意義があります。
Nvidiaからスパコンが使えるという案内メールが届きました。
大規模データを学習させたいと考えてもスパコンがありません。
そんな人向けにいつでもスパコンが使える環境をサービスしてくれるのは意義があります。
NVIDIA DGX Cloudは、企業がAIおよびデータサイエンスプロジェクトを効率的に開発、実行するために利用するクラウドサービスです。主なユーザーはデータサイエンティスト、AIリサーチ
Nvidia NIMを採用している企業を調べた。今のところ日本の採用はない。Nvidia NIMは独自の生成AIを作るプラットフォームである。日本がAIの取り組みにおいて遅れている原因とその対策について述べる。
私はNvidiaと直接交渉と台湾との合作を提案する。
Nvidia NIMを採用国別件数
アメリカ: 30社
台湾: 10社
インド: 4社
ドイツ: 2社
イギリス: 2社
フランス: 1社
イスラエル: 2社
中国: 1社
アイルランド: 1社
ウクライナ: 1社
日本が遅れている原因
人材不足
AI専門の人材が不足しているため、技術開発や実用化が遅れている。
研
Nvidia NIMを採用している会社
Nvidia NIMを採用している会社
Cadence: 電子設計自動化（EDA）ソフトウェアとエンジニアリングサービスを提供。
Cloudera: データ管理および分析プラットフォームを提供。
Cohesity: データ管理とバックアップソリューションを提供。
DataStax: Apache Cassandraベースのデータベースソリューションを提供。
NetApp: データ管理とス
Nvidia NimによりAI Factory市場の制覇を狙う Cudaに続く２匹目の柳下どじょう作戦
Nvidia NimによりAI Factory市場の制覇を狙う
ポイント
１．Cudaを使ってもっと業務に特化した生成AIアプリを作るプラットフォームを用意
２．音声でプログラム作成変更が指示できる
３．SMLを使いRTX クラスのGPUでローカルに作動する
４．ユースケースは無限。今回はゲーム作成で言及
５．ロボット、自動車、工場など技術エリアが主なターゲット
６．NvidiaはCudaでサーバ
Jenson Huangさん朝夕記者に囲まれ「ハニー」と即妙ユーモアを発揮
Jenson Huangさん朝夕記者に囲まれ「ハニー」と即妙ユーモアを発揮
奥さんが後ろに見えるが、皆で大笑い
台湾の国民的スターになったNvidia CEOに記者が毎日殺到
「朝起きると彼を見ます。夜寝るときにも彼を見ます。これからは彼をハニーと呼びます。はい。おやすみ、ハニー。皆さんを毎日見ています。もう言うことは何もありません。
Computexで一番印象的だったのは、私たちのパート
今日は ジム・クレーマーが革ジャンを着て現れました。エヌビディアのジェンセン・ファンの真似をして登場しました。ほんとに茶目っ気がありますね。
私はアメリカに駐在したことがあります。したがってジェンスン・ファンの英語はよくわかります。
内容を正確に理解できます。
しかしジムクレイマーの英語は大変聞きにくいのです。お茶目で話が色々飛ぶのでついていけません。
そこで今日はAIの助けを借りてスクリプトに落としてみました。
ジム・クレーマーとジェンスン・ファンの関係がよくわかる内容ですので、共有いたしたくアップします。
ポイント：
ジェンセン・
Nvidia Jensen HuangはAI工場を定義した。 AI工場ではすべてのものが生産できる。AIは知覚認識から製造に変わった。
Nvidia Jensen HuangはAI工場を定義した。
私はAI工場とは工場にある無限のデータをAIに学習させ工場の能率を上げることと理解していた。
しかし、Jensen Huang氏の定義は違っていた。
AI工場はコモデティであるトークンを精算する。
`トークンは音楽、画像、図表j、音声、ビデオなどすべての意味のあるものだ。
もっとトークンを生産すればもっと儲かる。
我々はトークンを生
Super Micro Computerの売上は10,000x$3mil=s $30 billion Charles Liang CEOが口を滑らす ComputexでのSuper Micro Computeの講演
Super Micro Computerの売上は
10,000x$3mil=s $30 billion
Charles Liang CEOが口を滑らす
ComputexでのSuper Micro Computeの講演
Super Micro Computerの売上は
10,000x$3mil=s $30 billion
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一方、Jensen Huang