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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 3 件
AMD と NVIDIA、何が違うのか — ハードウェアよりスタックが問題である理由
AMD GPU と NVIDIA GPU の違いを、ハードウェア構造・ソフトウェアスタック・移植経路・エコシステムの成熟度という 4 つの層に分けて、感情抜きに整理します。SM と CU、Tensor Core と Matrix Core の対応関係から、ワープ 32 とウェーブフロント 64 が実際のコードにどんなバグを生むのかまで具体的に扱います。HIPIFY が自動で移植してくれる部分と必ず手で直すべき部分を切り分け、cuBLAS
2026-08-02 · 27 分で読めます #amd#rocm#hip#nvidia#cudaAIハードウェア戦争2025：NVIDIA Blackwell vs AMD MI350 vs Cerebras WSE-3 vs Google TPU v7
NVIDIA B200の2,080億トランジスタ、Samsung HBM4業界初量産、Cerebras 4兆トランジスタウェーハ、AMD MI350の288GB — AIチップ戦争の全プレイヤーをスペック、ベンチマーク、ロードマップで徹底比較します。
2026-03-22 · 43 分で読めます #nvidia#samsung#cerebras#amd#intelAMD GPU & ROCm完全分析：LLM推論でCUDAに挑めるか？
AMD MI300X の192GB HBM3メモリ、ROCmソフトウェアスタック、HIPプログラミングモデルを徹底解析。vLLMとllama.cppを使った実測LLMサービングベンチマークと、NVIDIA CUDAへの正直な強み・弱み比較を提供します。
2026-03-18 · 19 分で読めます #amd#rocm#gpu#mi300x#LLMサービング