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計算資源とインフラ / 01GPUにおけるカーネル外最適化の性能ポータビリティ:分子ドッキングのケーススタディarXiv cs.DC
01 / IN FOCUS

GPUにおけるカーネル外最適化の性能ポータビリティ:分子ドッキングのケーススタディ

arXiv cs.DC
安全性・政策・ガバナンス / 02EvoCache:パブリックキャッシュアンカーによるブラウザ上での大規模言語モデル配信の高速化arXiv cs.DC
02 / IN FOCUS

EvoCache:パブリックキャッシュアンカーによるブラウザ上での大規模言語モデル配信の高速化

arXiv cs.DC
エージェントと自動化 / 03Kimi Hosted Agents 発表:Harness ランタイムがクラウドホスティングへ移行 11月5日、Kimiオープンプラットフォームは Kimi Hosted Agents(ホスト型エージェント)を発表し、Harness as a Service としてクラウド実行フレームワークを提供します。開発者は自前で構築することなく、7×24時間のホスト環境を利用でき、長時間タスクやマルチエージェント協調をサポートします。エージェントは必要に応じて設定可能で、企業内監視・運用対応に活用したり、製品に組み込んで投資調査やカスタマーサポートアシスタントを提供したりできます。また、独立したサンドボックスとネットワーク権限制御も備えています。 剛剛 0AIBase AI资讯
03 / IN FOCUS

Kimi Hosted Agents 発表:Harness ランタイムがクラウドホスティングへ移行 11月5日、Kimiオープンプラットフォームは Kimi Hosted Agents(ホスト型エージェント)を発表し、Harness as a Service としてクラウド実行フレームワークを提供します。開発者は自前で構築することなく、7×24時間のホスト環境を利用でき、長時間タスクやマルチエージェント協調をサポートします。エージェントは必要に応じて設定可能で、企業内監視・運用対応に活用したり、製品に組み込んで投資調査やカスタマーサポートアシスタントを提供したりできます。また、独立したサンドボックスとネットワーク権限制御も備えています。 剛剛 0

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JAXモデル・インフラ

JAXは、アクセラレータ向けのPython数値計算ライブラリであり、高性能な配列計算と大規模機械学習を目的として設計されています。CPU、GPU、TPUなど、さまざまなハードウェアバックエンド上で同一のコードを効率的に実行できます。

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Kiroプログラミング・開発

Kiroは開発者向けのAIエンジニアリングツールで、要件を仕様・アーキテクチャ・タスクに整理し、エージェントによってコードを生成するとともに、属性テスト、実行時の記憶、開発ツールとの統合により、計画段階からコードレビューまでのフローをサポートします。

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MemoAI音楽・オーディオ

MemoAIは、AI駆動の音声・動画からテキストへの変換ツールで、データをアップロードする必要なくローカル処理を実行し、プライバシーとセキュリティを確保します。YouTube動画、ポッドキャスト、およびMP4、MP3、AAC、M4Aなどのローカル音声・動画ファイルを効率的にテキストに変換し、多言語翻訳、話者分離、リアルタイム字幕、フローティングノートといった主要機能を提供。会議録作成、インタビューの整理、コンテンツ学習など、さまざまなシーンで活用できます。

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Open Designデザイン・3D

OpenDesign はオープンソースのデザインワークスペースで、ローカルのプログラミングエージェントや独自のモデルキー、あるいはクラウド上のモデルを接続して、デザインシステムを中心にプロトタイプ、ウェブページ、プレゼンテーション、グラフィックの作成と編集が行えます。なお、ローカルソフトは無料ですが、モデルサービスには料金が必要です。

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EvoMapエージェント・自動化

EvoMapは、AIエージェントの経験再利用を目的としたインフラストラクチャであり、GEPプロトコルによって再利用可能な戦略と検証履歴付きの修正アセットを整理し、市場順位や品質順位を提供することで、異なるエージェントが既存の能力を発見・評価・継承できるよう支援します。

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AI Short文章・コンテンツ

AISアラート管理と共有プラットフォーム、複数のシナリオのためのクイックコマンド

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Udacity AI学院教育・言語

Udacity AI アカデミーは、機械学習、ディープラーニング、コンピュータビジョン、自然言語処理、AIプロダクトマネジメントを網羅した、人工知能に関するコースと学習パスの入り口です。基礎から応用まで、目的に合わせてコースやプロジェクト型トレーニングを選択できます。

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Meta AI助手AI アシスタント・検索

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Rowsデータ・分析

Rowsは、AI分析、データ統合、対話型レポートを組み合わせた表計算ツールで、自然言語を用いてドキュメントや業務データの整理、データセットの統合、レポートの作成および計算モデルの生成が可能です。現在、公式サイトではSuperhumanが導入されたことを示しており、引き続き利用するためのリンクも提供されています。

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いま起きている AI の変化

832 件の公開ニュース
半導体・GPU・ハードウェア · 39 件のニュース絞り込みを解除 ×
2026-11-06
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GPUにおけるカーネル外最適化の性能ポータビリティ:分子ドッキングのケーススタディ

arXiv:2611.06207v1 発表タイプ:新規 要旨:繰り返し実行されるマルチカーネルGPUパイプラインとして構築された不規則な科学アプリケーションにおいては、スループットがカーネルの効率と同程度にカーネル外の判断に依存するため、性能の移植性を実現するのは困難である。分子ドッキングを代表的なケーススタディとして取り上げ、バッチングポリシー、ワーカーの並行度、および各ワーカーごとのメモリ割り当てを明示的な最適化パラメータとして扱うカーネル外チューニング手法を提案する。この手法では、バックエンド依存の占有率主導型の選択を、明示的なリソース制約に基づくより移植性の高い実行戦略に置き換える。本手法をmuDockミニアプリに実装し、マネージャ/ワーカー実行モデル下で複数のホストワーカーが独立したストリームを通じてGPUを共有する環境を構築した。その後、NVIDIA、AMD、Intelの各GPUに対し、CUDA、HIP、SYCLの実装上で評価を行った。評価対象となったすべてのプラットフォーム/バックエンドの組み合わせにおいて、メモリ制約に基づく定式化は占有率主導型のベースラインのピークスループットを上回った。完全にチューニングされた本手法は、テストしたすべての構成でエンドツーエンドのスループットを向上させ、ベースラインに対して平均1.53倍の高速化を達成した。

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2026-10-30
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12:00

異種性はいつ効果を発揮するのか?GPUとWSEシステムの相補性の理解

arXiv:2610.39222v1 発表タイプ:新規 要旨:AIアクセラレータのアーキテクチャがますます多様化する中、異なるアーキテクチャを統一されたシステムに統合することが、新たな異種計算のパラダイムとして浮上している。GPUとWSEは、演算、メモリ、通信の組織形態において大きく異なり、これによりアーキテクチャ間の相補性と追加のオーバヘッドが生じる一方で、この異種性をいかにして実用的な性能向上へと結びつけるかは依然として不明である。このギャップを解消するため、我々はGPU–WSEの異種実行および相補性を活用する条件を評価する階層的ベンチマーク手法を提案するとともに、異種性がボトルネックとなる場合とシステムレベルで性能向上をもたらす場合を特定する解析的性能モデルを提示する。

半導体・GPU・ハードウェア原文を読む 経緯と関連報道
09:57

XHEARTの大規模モデル用チップX7 Ultraが好成績を収め、累計出荷台数は20万を超えた

10月29日付の報道によると、次世代の大規模モデル向け自動運転チップを開発する企業XHEART(新芯航途)は、フラッグシップ製品であるX7Ultraチップを発表した。同チップはエンドツーエンドの自動運転大規模モデル向けに特化して設計されたコア演算プラットフォームだ。公式発表では、X7シリーズは量産開始から8か月で累計出荷台数が20万台を突破し、市場での強い評価を得ているとされている。現在までに10車種に搭載されており、自動車メーカーとの協業および市場展開も着実に拡大している。

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2026-10-29
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17:58

エンドツーエンドの大規模モデル向けに特化:新芯航途がX7 Ultra自動運転チップを発表、中国初の量産Armv9車載規格CPUを搭載

10月29日、XHEART新芯航途は次世代の自動運転用大規模モデル専用チップ「X7 Ultra」を正式に発表しました。自動運転技術が従来の複数の小規模モデルから「エンドツーエンドの大規模モデル」へと進化する潮流を受け、同社は「大規模モデルがチップを定義する」という理念に基づき、実際の量産モデルの根本的なニーズから逆算して計算アーキテクチャ、ストレージ設計、データフローのあり方を一から見直し、将来のモデル進化にも対応できる余地を確保しています。記事では、コアとなる演算性能やアーキテクチャ設計についても触れられています。

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2026-10-28
時系列で変化を追う
17:23

OpenAIがグーグルからTPUチップを調達する計画であることが明らかになり、計算能力のサプライチェーンの構図が再び変化しつつある

10月28日の報道によると、OpenAIは人工知能向けチップをグーグルから調達する予定だ。これまでOpenAIはNVIDIAのGPUの主要な購入先であり、大規模モデルのトレーニングや推論に依存してきた。計算能力の需要が急増するなか、企業はよりコストパフォーマンスが高く、AIモデルの実行に適した代替手段を模索している。近年、グーグルが自社開発したTPUが徐々に注目を集め、有力な選択肢となりつつある。この動きは、AIチップ調達における多様化の傾向を反映している可能性がある。

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15:03

Build-A-Chip-Benchの紹介:ワークロード仕様からGDSまで

オープンソースツールとオープンソースPDKを用いて、チップ設計ワークフローを完了する能力を評価するため、ワークロード仕様からGDSレイアウトに至るまでの段階でAIエージェントを評価します。記事「Build-A-Chip-Benchの紹介:ワークロード仕様からGDSまで」はSemiconductor Engineeringに最初に掲載されました。

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15:02

アナログ設計におけるAIの活用

複雑さが増し、スケジュールは厳しくなり、ミスのコストもかつてないほど高まるなか、アナログおよびミックスドシグナル設計においてAIの役割がますます重要になっています。記事「アナログ設計におけるAIの活用」は、Semiconductor Engineeringに最初に掲載されました。

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04:50

NVIDIA CUDA 13.4を用いたKubernetesにおけるメモリ強制型GPU共有

多くのAIワークロードは、GPUのほんの一部しか必要としません。各ワークロードに専用のデバイスを割り当てると、リソースが遊んでいる状態になることがあります。GPUを共有することで、プラットフォームチームはより多くのワークロードに対応できるようになります…

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04:37

アナログ重ね合わせが有効なPCMの記憶密度を向上(IBMリサーチヨーロッパ)

IBMリサーチヨーロッパの研究者らは、「ニューラルネットワークにおけるベクトル格納のための重ね合わせ型アナログメモリ」を発表しました。要旨:研究者たちは、複数のAIベクトルを重ね合わせて格納するアナログ相変化メモリアーキテクチャを実証し、精度の調整可能なトレードオフにより有効な記憶密度を向上させました。試作のPCMハードウェアによるテストでは、推論精度がフル精度のソフトウェアにほぼ匹敵することが示されました。技術論文はこちらからご覧ください…… » 続きを読む 「アナログ重ね合わせが有効なPCMの記憶密度を向上(IBMリサーチヨーロッパ)」の記事は、Semiconductor Engineeringに最初に掲載されました。

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2026-10-27
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12:00

TMAを使用するべきタイミングと理由:NVIDIA Hopper GPUにおけるテンソルメモリアクセラレーションのワークロードに基づく特性評価

arXiv:2610.34907v1 発表タイプ:新規 要旨:NVIDIA Hopperで導入されたテンソルメモリアクセラレータ(TMA)は、実運用のGPUカーネルにおいて広く用いられているにもかかわらず、その使用状況は極めて選択的である。CUTLASS、FlashAttention-3、FlashInferなどの専門的なカーネル開発者たちは、カーネル内の一部のテンソルオペランドに対してTMAを適用する一方で、他のオペランドについてはcp.asyncや直接グローバルロード、あるいは分散共有メモリ(DSM)に回帰している。ベンダーのドキュメントではAPIが説明され、最近のマイクロベンチマークによる研究ではTMAのスループットが単独で評価されているが、実際の実務者が直面する問いにはいずれも答えられていない。すなわち、カーネル内で特定のメモリオペランドが存在する場合、それをTMAで処理すべきなのか、また、もしTMAを使うならクラスタマルチキャストを併用すべきか否かという問題である。本研究では、H100を対象としたワークロードに基づく特性評価を通じて、このギャップに取り組む。我々はTMAの利用状況を体系的に整理し、多

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12:00

LooseLeaf:計算ノートブック向けのサーバーレスGPUを実現

arXiv:2610.33275v1 発表タイプ:新規 要旨:計算ノートブックはセッション全体にわたってGPUを占有しますが、GPUが計算を行うのはセルが実行中であり、それ以外の時間はアイドル状態です。サーバーレス実行であれば、セル間でGPUを解放できますが、新しいワーカー上で蓄積されたノートブックの状態を再構築するには、各GPUセルごとに大きなコストが伴います。本論文では、対話型ノートブック向けのサーバーレスGPUプラットフォームであるLooseLeafを提案します。LooseLeafは、各セルの状態とインポートクロージャー、すなわちそのセルが必要とする最小限の変数やパッケージを導出します。5,000件の実世界のノートブックに対する分析から、これらのクロージャーは小さく、ユーザーによるセルの編集によって準備に要する時間は数秒程度であることが示されています。LooseLeafは、ユーザーがセルを編集している間に、これらのクロージャーを用いてGPUワーカーを準備します。実行後、ワーカーは…

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12:00

クラウドにおける大規模言語モデル:アーキテクチャ、オーケストレーション、推論に関する議論

arXiv:2610.33475v1 発表タイプ:新規 要旨:クラウドデータセンターにおける基盤となる大規模言語モデル(LLM)の広範な導入は、ステートレスなディープラーニングから分散型でメモリ集約的な生成ワークロードへと、根本的なパラダイムシフトを示しています。しかし、厳しいサービスレベル目標(SLO)の下で巨大な基盤モデルを運用するには、重要な物理的およびシステム上のボトルネックが露呈します。これらの課題には、依然として克服されていない高帯域幅メモリ(HBM)の壁、計算負荷に依存するプリフィル処理とメモリ帯域幅に制約されるデコードとの間の運用上の非対称性、急増するキー・バリュー(KV)キャッシュの膨張、コスト面で非常に負担の大きいサーバーレス環境でのコールドスタート、さらにはハードウェアの信頼性に関する脆弱性などが含まれます。既存の文献レビューは依然として層ごとの分断状態にあり、低レベルのアクセラレーター仮想化とクラスター間の連携が切り離されたままです。

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12:00

DualPace:大規模言語モデルの推論における、非同期スケジューリングとGPU–CPU協調デコード

arXiv:2610.33501v1 発表タイプ:新規 要旨:大規模言語モデル(LLM)のサービスでは、推論スループットを向上させるためにバッチ処理が用いられるが、キー値(KV)キャッシュはシーケンス長に応じて増大し、GPU上での並行処理能力を制限する要因となっている。CPUオフロードによりホストメモリを活用してKV容量を拡張することは可能だが、既存のシステムは依然として大部分がGPUに依存しており、CPU上に常駐するリクエストが進捗するのは、GPUスケジューラが適切なオーバーラップの機会を提供した場合に限られる。その結果、ホストメモリとCPU計算は独立したサービス資源として機能せず、負荷下ではCPU側の進捗が断続的になり、末端のトークン間遅延(ITL)が過剰に増大するという問題が生じる。本稿では、ホストを独立してスケジュール可能なデコードエンジンへと変える、LLM向けの実行時環境であるDualPaceを提案する。DualPaceは、スケジューリング権限を二つのエンジン間に分割し、GPUエンジン

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02:07

ASRock Creator Radeon AI Pro R9700 レビュー:AMD流のワークステーション推論性能

本日は、ワークステーション向けのASRock製ハイエンドRadeon AI推論カード「Creator Radeon AI Pro R9700」をご紹介します。32GBのメモリを搭載し、価格は1,700ドルというこのカードは、ローカルでのAI推論を実行するワークステーションを手頃なコストで構築するうえで非常に優れた選択肢です。記事「ASRock Creator Radeon AI Pro R9700レビュー:AMD流ワークステーション向け推論」は、ServeTheHomeに初出しました。

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00:46

SpaceX、アポロとの間で400億ドルのGPUファイナンス契約を確定

SpaceXは、AIチップおよび関連するデータセンター設備の購入費用として、約400億ドルの資金調達に関する拘束力のある契約を締結したと、同社は月曜日の規制当局への提出書類で明らかにしました。声明において、SpaceXはこれを史上最大規模のGPU向け資金調達であると述べています。

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