「NVIDIA最新GPUの20倍速い」史上最速を謳うAIチップ「Sohu」
第288回 人工知能時代には必須か？ 最近、プロセッサに搭載されている「NPU」って何
1つの大きなLLM（大規模言語モデル）を複数のGPUで力を合わせて動かそう | IIJ Engineers Blog
LLMプロダクト開発者がMac Studioを買ってローカルLLMを触るべき理由｜erukiti
WebAssemblyとWebGPUを用い、Webブラウザ上でStable Diffusion Turbo全体を高速実行可能な推論エンジン「ONNX Runtime Web 1.17」マイクロソフトから登場
inline CUDA - Qiita
【令和最新版】対話型AI、ローカル支部最前線レポート - Qiita
IntelのCPUとNVIDIAのGPUが同一チップに？
GitHub - mlc-ai/web-llm: Bringing large-language models and chat to web browsers. Everything runs inside the browser with no server support.
| NPM Package | Get Started | Examples | Documentation | MLC LLM | Discord | WebLLM is a modular and customizable javascript package that directly brings language model chats directly onto web browsers with hardware acceleration. Everything runs inside the browser with no server support and is accelerated with WebGPU. WebLLM is fully compatible with OpenAI API. That is, you can use the same OpenAI
待ってました CUDA on WSL 2 - Qiita
最新情報 (2022-06-15 時点) エヌビディアの佐々木です。 2020 年 6 月にこの記事を書いて以来、Windows Insider Preview や NVIDIA ドライバの新しいビルドが出たタイミングなどで記事を更新してきましたが、あちこちに注釈が増えて読みづらくなってきたので、今後はこの「最新情報」セクションに新しい情報を集約しようと思います。あと、更新履歴は記事末尾へ送りました。 私が動作を確認したバージョン Windows のビルド: 22621.1 (Windows 11 バージョン 22H2) NVIDIA ドライバ: 512.95 nvidia-smi コマンドの GPU-Util 欄が "N/A" になってしまう問題は解決！ 実行した NGC コンテナイメージ nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.05-tf2-py3 Docker De
GitHub - arrayfire/arrayfire: ArrayFire: a general purpose GPU library.
ArrayFire is a general-purpose tensor library that simplifies the software development process for the parallel architectures found in CPUs, GPUs, and other hardware acceleration devices. The library serves users in every technical computing market. Several of ArrayFire's benefits include: Hundreds of accelerated tensor computing functions, in the following areas: Array handling Computer vision Im
Accel: GPGPU framework for Rust - Qiita
GPUでディープラーニングやるならAWSよりFloydHub - Qiita
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富士通、プログラム処理中でもCPUとGPUを切り替える世界初の技術。GPU不足に対応
GitHub - SamGinzburg/VectorVisor: VectorVisor is a vectorizing binary translator for GPUs, designed to make it easy to run many copies of a single-threaded WebAssembly program in parallel using GPUs
blueqatでは、量子技術をGPUに応用した独自生成AIのLLM(大規模言語モデル)の開発を行います。 by Yuichiro Minato | blueqat
GitHub - gpuweb/gpuweb: Where the GPU for the Web work happens!
GitHub - Idein/py-videocore: Python library for GPGPU on Raspberry Pi
GitHub - diku-dk/futhark: :boom::computer::boom: A data-parallel functional programming language
Intel、AMD GPUを1パッケージに統合した新CPUを正式発表 ～Core i7-7700HQ+GeForce GTX 1060を上回る性能を実現 - PC Watch
