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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 15 件
メモリウォールとHBM — AI性能を分ける本当のボトルネック
演算が安くなりデータ移動が高くなった時代、AI性能の本当のボトルネックはメモリです。メモリウォールの概念からHBM世代、rooflineモデルと算術強度、KVキャッシュ、量子化による帯域幅削減まで開発者目線で整理します。
2026-06-16 · 41 分で読めます #memory-wall#hbm#bandwidth#roofline#inferenceGroq と SambaNova — 推論に全振りしたチップたち
学習ではなく推論にすべてを賭けた2つのチップ、Groq LPU と SambaNova RDU の動作原理を深く覗き込みます。決定的実行とコンパイラスケジューリング、reconfigurable dataflow がどう低遅延を生むか、そしてGPUに対しどこで勝ちどこで負けるかを整理します。
2026-06-16 · 35 分で読めます #groq#sambanova#inference#ai-hardware#lpuフォトニックコンピューティングと光インターコネクト — 光でメモリウォールを越える
電気インターコネクトがメモリウォールとデータ移動エネルギーの壁にぶつかった2026年、シリコンフォトニクスと光インターコネクトがどのようにその限界を越えようとしているのかを整理します。Lightmatter Passage、DARPAのフォトニックプロジェクト、光テンソルコア研究、そしてco-packaged opticsの商用化課題までを見ていきます。
2026-06-16 · 43 分で読めます #gpu-cuda#photonics#silicon-photonics#optical-interconnect#co-packaged-opticsシストリックアレイとデータフローアーキテクチャ — TPUの心臓原理
AIアクセラレータの中核演算である行列積を効率的に処理するシストリックアレイの動作原理を、ASCII図とともに深く掘り下げます。weight-stationaryやoutput-stationaryといったデータフロー戦略、データ再利用とエネルギー、テンソルコアとの比較、コンパイラのマッピングまで、TPUの心臓原理を整理します。
2026-06-16 · 36 分で読めます #gpu-cuda#systolic-array#dataflow#tpu#ai-hardwareAIインターコネクト — NVLink、NVSwitch、UALink、そしてスケールアップの技術
大規模なAI学習と推論における本当のボトルネックは、演算ではなく通信です。NVLinkとNVSwitchが作るスケールアップドメイン、GB200 NVL72のようなラックスケールシステム、そしてUALinkやUltra Ethernetといったオープンな代替まで、AIインターコネクトの原理と実務を整理します。
2026-06-16 · 51 分で読めます #gpu-cuda#nvlink#nvswitch#ualink#interconnectインメモリコンピューティングの原理 — メモリの中で演算する
データを演算ユニットへ運ぶ代わりに、メモリの中で直接演算する compute-in-memory(CIM)の原理を深く整理します。クロスバーアレイで行列積を一度に解く方法、アナログとデジタル方式の違い、精度とノイズのトレードオフ、そして2026年の研究動向と商用化の課題を扱います。
2026-06-16 · 37 分で読めます #in-memory-computing#compute-in-memory#ai-hardware#crossbar#reramGPU vs TPU vs ASIC — 2026年の推論戦争
2026年の推論ワークロードをめぐるGPU・TPU・ASICの競争を比較します。Google TPU v6 TrilliumとIronwood、急成長するクラウド自社推論ASIC、スループット・遅延・コスト・電力のトレードオフ、そしてCUDAとXLAに分かれるコンパイラスタックまで扱います。
2026-06-16 · 42 分で読めます #gpu#tpu#asic#inference#ai-hardwareAI半導体のサプライチェーンと市場 — 誰がチップを作るのか (2026)
AIチップ一枚ができるまでのバリューチェーンを、設計、EDA、IP、ファウンドリ、パッケージング、HBM、装置に分けて辿ります。TSMCとSamsung、ASMLのEUV、CoWoSのボトルネック、地政学と輸出規制、クラウド自社チップの台頭、そして2026年の投資サイクル論争まで、誰がチップを作るのかを整理します。
2026-06-16 · 36 分で読めます #gpu-cuda#ai-hardware#semiconductor#supply-chain#tsmcCerebras ウェハースケール ディープダイブ — 1枚のチップにモデル全体を
ウェハー1枚を丸ごと1つのチップにした Cerebras WSE-3 の設計を深く掘り下げます。メモリウォールを回避するオンチップSRAM中心の構造、欠陥許容設計、リアルタイム推論性能、そしてGPUクラスタとのトレードオフを整理します。
2026-06-16 · 39 分で読めます #cerebras#wafer-scale#ai-hardware#memory-wall#inference2026年のAIアクセラレータ地形 — BlackwellからVera Rubinまで
2026年のAIアクセラレータ市場を開発者目線で整理します。NVIDIA Blackwellと次世代Vera Rubin、AMD MI350X、推論capexが学習を初めて上回った変化、そしてワークロードごとにどのチップを選ぶべきかを見ていきます。
2026-06-16 · 39 分で読めます #ai-hardware#nvidia-blackwell#vera-rubin#inference#gpuAIハードウェアの最新研究動向 2026 — 論文で見る未来
2026年のAIハードウェア研究の流れを分野ごとに概観します。ウェハスケールとフォトニクス、インメモリコンピューティング、FP4低精度学習、スパース性とMoEハードウェア、光インターコネクト、次世代メモリ、ニューロモルフィック、ハードウェア・ソフトウェア協調設計まで、核心的なアイデアと意義、限界を整理します。
2026-06-16 · 37 分で読めます #ai-papers#ai-hardware#photonics#compute-in-memory#low-precisionAI ハードウェアアクセラレータ 2026 — NVIDIA Blackwell / AMD Instinct MI400 / Google TPU Trillium / Cerebras WSE-3 / Groq LPU / Tenstorrent / Etched Sohu / Furiosa / Rebellions 徹底解説
2026 年の AI ハードウェアはもはや NVIDIA 一社の物語ではない。Blackwell (B100/B200/GB200 NVL72/B300) が GTC 2024 で登場し、Rubin が 2026 年 9 月に控えるなか、AMD Instinct は MI300X から MI355X を経て MI400 Helios まで進撃した。Intel Gaudi 3 が最後の独立ラインとして出荷され、Falcon Shores
2026-05-16 · 25 分で読めます #ai-hardware#gpu#accelerator#nvidia-blackwell#b100自宅でAIスーパーコンピュータ：NVIDIA DGX SparkでLLMを学び、ComfyUIでコンテンツを作る
NVIDIA DGX Spark($3,999)で200Bパラメータ LLMをローカル実行し、ComfyUIでFLUX/SDXL画像を生成する完全ガイド。スペック比較、ベンチマーク、セットアップ方法、コスト分析まで。
2026-03-21 · 39 分で読めます #nvidia#dgx-spark#comfyui#local-ai#llmAIハードウェアアクセラレータ完全ガイド：H100、TPU、Cerebras、エッジAIチップの比較
NVIDIA H100 Tensor Core、Google TPU v5シストリックアレイ、Cerebras WSE-3、AWS Inferentia 2、Apple Neural EngineなどのAIハードウェアアクセラレータを網羅的に比較するガイドです。
2026-03-17 · 24 分で読めます #ai-hardware#h100#tpu#cerebras#edge-aiAIメモリスーパーサイクルの頂点：2026年半導体市場を揺るがすHBMの5つの決定的モメンタム
HBM4の16段積層技術、カスタムHBM（cHBM）の登場、SKハイニックス・サムスン・マイクロンの戦略的激突、メモリスーパーサイクルの市場展望、HBM vs GDDR比較まで — 2026年AI半導体市場の核心である高帯域幅メモリ（HBM）の5つの決定的モメンタムを徹底分析する。
2026-03-01 · 51 分で読めます #hbm#semiconductor#memory#ai-hardware#sk-hynix