任天堂株主総会レポート2024
2013年に初参加し、コロナ禍で2年ほど欠席を挟んで今回で10回目の参加となる任天堂株主総会に今年も行ってきた。 先日、株主総会に関する記事執筆の依頼があり、株主総会に参加する意義と楽しみ方について書いたので、合わせて読んでいただけるとありがたい。 任天堂が好き過ぎて株を購入。「任天堂株主総会レポート」中の人が語る、“推し”企業に投資する魅力 | イーデス さて、今年2024年の株主総会だが、Nintendo Live 2024 TOKYOが脅迫により中止に追い込まれたことが影響したのか、今年から手荷物検査が行われると告知があった。博多駅からの始発で開会時間には間に合うのだけど、手荷物検査や天候不良で余計な時間が取られそうだと判断し、余裕を持てるようにホテルを予約して前日入りすることにした。 かつて任天堂の株価はWii全盛期に7万円台をつけ、その後の業績不振によりもっとも低いときは1万円を
自分の認識をだらだら書くとこうなる。 結局のところ2003年から2011年頃までいちばん延べ計算量が必要だったのはリアルタイムの3Dグラフィックスのレンダリングだったんだ。そこではNVIDIAって会社がPCゲームのプラットフォームを握ってしまっていてそこで技術開発をめっちゃ進めてしまったんだ。 結果的にPlayStation2までは純日本設計だったグラフィックチップが、PlayStation3ではNVIDIAのGPUになってしまったんだ。そこで負けが確定してしまった感じだ。PlayStation3のCPU、CELLに内蔵されているSPUは、世代をどんどん進めていったら最終的にレンダリングもできるグラフィックチップに進化する可能性があったのかもしれないけど次世代が出せなかったのでそこで終わりになってしまった。 NVIDIAは先端を走っているユーザーが何を求めているかをめちゃくちゃちゃんと調査
米AIスタートアップ「Etched」は6月25日（現地時間）、ChatGPTなど最新のAI技術の基盤となっている「Transformer」アーキテクチャーに特化したチップ「Sohu」を発表した。この発表は、現在NVIDIAが支配的な地位を占めるAIチップ市場に、新たな競争をもたらす可能性がある。 Transformer処理に特化 AIチップ市場は現在NVIDIAが圧倒的なシェアを持つ。同社の汎用GPUは様々なAIモデルを効率的に処理できる柔軟性から市場の約80%を占めている。 多くの大手テクノロジー企業がAI開発のためにNVIDIAのチップに数十億ドルを投資しているのが現状だ。 Etchedの「Sohu」は、ASIC（Application-Specific Integrated Circuit：特定用途向け集積回路）と呼ばれる、特定の用途に最適化された集積回路だ。汎用性は低いものの、特定
スーパーコンピューターで日本がトップに立ち続けていたら今ブームのAIに繋がったのか？ それともスパコンとAIは関係ない？ 脱Android、Huaweiが独自OS「HarmonyOS NEXT」てのがニュースなったけど これもスパコン技術が応用されてそこから生まれてたりするの？ スパコン予算をすべてに優先してたら日本産独自OSとか日本産AIに繋がってたんだろうか？ つながらない OSはもうぜんぜんまったく完璧に関係ないのでAIについてだけ説明する まず2010年代に始まった第3次AIのブームはソフトウェアというかアルゴリズムのブレークスルーがきっかけ カナダのYoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCunの3人がディープニューラルネットワークに関する発見をしたこと 3人はこの業績で「ディープニューラルネットワークがコンピューティングの重要な要素となるた
Intelが、光学入出力チップレットをCPUに統合した「完全統合型光コンピューティング相互接続(OCI)」の実証デモを発表しました。銅線と電気でデータをやりとりする従来のチップよりも格段に長い距離のデータ伝送を高帯域幅かつ低消費電力で実現するOCIは、大規模なCPUクラスターやGPUクラスターで構築されたAIインフラに革命をもたらすとされています。 Intel Demonstrates First Fully Integrated Optical I/O Chiplet :: Intel Corporation (INTC) https://www.intc.com/news-events/press-releases/detail/1699/intel-demonstrates-first-fully-integrated-optical-io Intel® Shows OCI Opti
AIデータセンターの1万5000個のGPUを相互接続する技術をAlibaba Cloudの研究者が発表、NVIDIA技術を捨ててイーサネットを採用
Alibaba Cloudのエンジニア兼研究者であるEnnan Zhai氏が、LLMトレーニング向けデータセンターのGPUをイーサネットで相互接続する方法に関する研究論文を発表しました。この技術は特に、NVIDIAのGPU相互接続プロトコルであるNVLinkではなくイーサネットを採用している点で斬新とされています。 Alibaba HPN: A Data Center Network for Large Language Model Training (PDFファイル)https://ennanzhai.github.io/pub/sigcomm24-hpn.pdf Alibaba Cloud ditches Nvidia's interconnect in favor of Ethernet — tech giant uses own High Performance Network t
GitHub - NVIDIA/multi-gpu-programming-models: Examples demonstrating available options to program multiple GPUs in a single node or a cluster
This project implements the well known multi GPU Jacobi solver with different multi GPU Programming Models: single_threaded_copy Single Threaded using cudaMemcpy for inter GPU communication multi_threaded_copy Multi Threaded with OpenMP using cudaMemcpy for inter GPU communication multi_threaded_copy_overlap Multi Threaded with OpenMP using cudaMemcpy for itner GPU communication with overlapping c
DeepLearning系の将棋AIがRyzenのiGPUで簡単に動いた（ふかうら王編） - シンギュラリティ実験ノート
一生一緒にエヌビディア【NVDA】の背景 エヌビディア【NVDA】を始めとする半導体関連株が人気です。需給のバランスによる業績の変動、技術革新のスピードから、半導体関連株は値動きが大きいです。かつて中心的な存在だったIntelが目立たなくなっているのは一例です。 とはいえ、２１世紀の新たなサービスであるスマホ、クラウド、AIといったすべての技術的な根幹を支えているのは半導体です。これからも新たなイノベーションが起きるのでしょうが、半導体あってのイノベーションという大枠は変わらないのでしょう。 そういう意味では、業界をまるっと買えるSOX、あるいは類似のSMHなどは魅力です。ちょうど、新薬開発リスクを低減できるヘルスケアセクターのETF買いのような形です。これに関しては、２０１９年に出した拙著でも触れた通りです。 さて、今回はポートフォリオでNVDAが占める割合が大きくなりすぎた、という方か
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自分の認識をだらだら書くとこうなる。 結局のところ2003年から2011年頃まで..
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