タグ: #gpu
GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 70 件
GPU Operator × KubeVirt 総まとめ — コンポーネント・設定・バージョン、部分MIGと手動MIGまで
Kubernetes GPUインフラの二本柱を1ページに総整理します。GPU Operatorのオペランド構成、ClusterPolicy設定、バージョン体系とあわせて、ノードの一部のGPUだけにMIGを適用するカスタム設定と、nvidia-smiでMIGを手動で作成・削除する方法を扱います。さらに、KubernetesでVMを動かすKubeVirtの4大コンポーネント(virt-operator・controller・handler・
2026-07-09 · 12 分で読めます #kubernetes#gpu#kubevirt#mig#nvidiaマルチGPU・マルチノード学習プラットフォーム総まとめ — フレームワークの地図からSlurm・Kubeflow実践ガイドまで
GPU複数枚・ノード複数台でモデルを学習させる全体の地形を1枚に整理します。AIライブラリ・フレームワークのエコシステム地図（PyTorch・JAX・HuggingFace・DeepSpeed・Ray）、並列化戦略（DDP・FSDP・ZeRO・TP・PP）をいつ何で選ぶか、torchrunの単一ノードからマルチノードへの拡張、HPC標準であるSlurmの使い方ガイド（sbatchスクリプトとマルチノードtorchrunの連携）、Kube
2026-07-09 · 11 分で読めます #ai#ml#distributed-training#slurm#kubeflowNVIDIA GPU Operator 完全攻略 — インストール・デプロイからMIG分割設定まで
KubernetesでGPUノードを手作業でセットアップする時代は終わりました。NVIDIA GPU Operatorがドライバーからデバイスプラグイン、モニタリングまでをオペレーターパターンで管理する仕組みと、Helmでのインストール・検証方法、そしてA100/H100一枚をハードウェア分離された複数のGPUに分割して使うMIGの概念・single/mixed戦略・ノードラベルによる設定・カスタムプロファイル・運用上の注意点まで、実際
2026-07-07 · 13 分で読めます #kubernetes#gpu#nvidia#mig#devopsCUDA アーキテクチャを図解する — スレッドからテンソルコアまで
CUDA の実行モデルと GPU ハードウェア構造を図で一望できるようにまとめます。グリッド・ブロック・ワープ・スレッドの階層、SM の内部構造、メモリ階層、ワープスケジューリングと占有率、テンソルコア、ストリームまで、図とカーネル例で解説します。
2026-06-27 · 27 分で読めます #cuda#gpu#tensor-core#warp#memory-hierarchyカスタムASIC対GPU — チップ戦争を投資の視点で読む
クラウド事業者の自社チップ(カスタムASIC)の台頭と推論市場の変化を投資の視点で分析します。Nvidiaの堀とそれへの挑戦、バリューチェーンの受益マップ、そして主要なリスクをバランスよく整理します。
2026-06-18 · 38 分で読めます #asic#gpu#semiconductor#investing#nvidia推論を速く — 量子化、スパース性、Dataflow のハードウェア視点
推論コストの構造をメモリウォールの観点から解きほぐし、量子化(INT8/FP8/FP4)、構造化スパース性(2:4)、dataflow アーキテクチャ、演算子融合、バッチングと KV キャッシュまでをハードウェアとソフトウェアの協調設計として一枚の絵にまとめます。2026 年の Blackwell FP4 と Vera Rubin の流れを反映し、実務での適用ポイントを示します。
2026-06-16 · 32 分で読めます #inference#quantization#sparsity#dataflow#gpuGPU 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-hardware2026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#gpuローカルLLM推論最適化 — 量子化からVRAM限界の突破まで
プライバシーとコスト、そしてビッグテック疲れの中でローカルLLMが再び盛り上がっています。VRAM中心のハードウェア選択、GGUFとAWQの量子化、llama.cppとvLLMとOllamaの比較、KV cacheのメモリ計算、VRAMをスワップとして使う逆転の発想ハックまで、ローカル推論最適化の全体地図を描きます。
2026-06-12 · 26 分で読めます #llm#inference#quantization#llama-cpp#vllmLinuxメモリ階層ハック — swap、zram、そしてVRAMをスワップに使う逆転の発想
GPUのVRAMをNBDブロックデバイスとして公開しスワップに使うnbd-vramプロジェクトがHacker Newsで話題になりました。これを出発点に、Linuxメモリ管理の基礎、swappinessとzram/zswapのチューニング、OOM対応、cgroup v2メモリ制御、コンテナ環境の罠まで実践中心に整理します。
2026-06-12 · 26 分で読めます #linux#memory#swap#zram#kernelAIは本当に減速しているのか — データセンター経済学で読む2026年AIバブル論争
2026年上半期を熱くした AI is slowing down 論争をデータセンター経済学の観点から分解します。2030年までに年間2兆ドルの売上が必要だという主張と190GWのデータセンター計画の算数、トークン単価の下落とマージン構造、推論需要の爆発という反論、ドットコムバブルとの比較、そして開発者と企業が取るべき実用的戦略までバランスよく扱います。
2026-06-12 · 39 分で読めます #ai#economics#datacenter#gpu#infrastructureAI 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オペレーティングシステムの現代的理解 — io_uring、cgroups/namespaces、eBPF、NUMA、GPU UVM、EEVDF、Zero-Copy完全ガイド（2025）
epollの後継であるiouring、Dockerを生んだcgroups + namespaces、カーネルに安全にコードを注入するeBPF、NUMAがもたらす隠れたコスト、GPUドライバとUVM、2024年のLinuxに入ったEEVDFスケジューラ、Zero-Copy + RDMA、WSL2。アプリの下でOSがやっていることのすべてを、現代的な視点で一度に整理します。
2026-04-15 · 17 分で読めます #operating-systems#linux#io-uring#cgroups#namespacesCUDA GPUプログラミングモデル Deep Dive — SIMT、メモリ階層、Tensor Core、カーネル最適化完全ガイド (2025)
ChatGPT、Stable Diffusion、Soraを動かすエンジン、NVIDIA GPUとCUDA。本稿ではCUDAプログラミングモデルをゼロから解剖する。GPUハードウェアアーキテクチャ (SM、Warp、CUDA Core)、SIMT vs SIMD、スレッド階層 (Grid/Block/Thread)、メモリ階層 (Global/Shared/Constant/Register)、なぜMemory Coalescingが最
2026-04-15 · 21 分で読めます #cuda#gpu#nvidia#ai#machine-learningコンピュータアーキテクチャの現代 — CPU Pipeline・Out-of-Order・Cache・Branch Prediction・Meltdown・Apple Silicon・ARM・RISC-V・SIMD・GPU 深層ガイド (2025)
なぜ配列が linked list に勝つのか、なぜ分岐が10倍遅くなるのか、M1 がなぜ Intel を超えたのか。CPU Pipeline・Out-of-Order・L1 から L3 Cache・Branch Prediction・Meltdown/Spectre・Apple Silicon・ARM/x86/RISC-V・SIMD・GPU SM/Warp・HBM/CXL まで — ソフトウェアエンジニアが知るべき2025年のハードウ
2026-04-15 · 22 分で読めます #computer-architecture#cpu#cache#branch-prediction#apple-silicon2026年 AI・ITトレンド総まとめ — エージェンティックAI、GPUaaS、ソブリンAI、量子コンピューティング
2026年を定義するテクノロジートレンドを総まとめします。エージェンティックAI、GPUaaS、ソブリンAI、量子コンピューティング対策、AIエンジニア採用トレンドまで。
2026-04-11 · 18 分で読めます #ai#trends#ai-agent#gpu#quantum半導体徹底解説 -- CPU、GPU、RAM、ASIC、CUDAアーキテクチャ完全ガイド
CPUはどのように命令を実行し、RAMはどのようにデータを保存し、GPU/CUDAはなぜAIに不可欠なのか？半導体の原理からASICカスタムチップまで深く掘り下げます。
2026-04-10 · 18 分で読めます #ai#semiconductor#cpu#gpu#cudaWEKA高性能ストレージ完全ガイド2025：AI/HPC向け並列ファイルシステム
WEKAの全て！並列ファイルシステムアーキテクチャ、NVMeティアリング、GPU Direct Storage、AI/MLワークロード最適化、クラウド連携（AWS/Azure/GCP）、Ceph/Lustre/GPFS比較、データパイプライン、性能ベンチマーク。
2026-03-25 · 24 分で読めます #weka#wekafs#storage#parallel-filesystem#ai-infrastructureLG U+ GPU Software Engineer完全合格ガイド：CUDA・vGPU・InfiniBandからK8s GPUスケジューリングまで
LG U+ GPU技術TFのGPU Software Engineer JDを完全分析。GPU演算構造、メモリ階層、vGPU/MIG仮想化、InfiniBand/RDMA、KubeVirt、Triton Inference Server、分散学習最適化まで — 面接予想質問30選と8ヶ月学習ロードマップ。
2026-03-23 · 66 分で読めます #gpu#cuda#system-software#virtualization#vgpuAI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#intel