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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 3508 件
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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チップレットと先端パッケージング — CoWoS、3D積層、そしてムーアの法則の先へ
一つの巨大なダイだけでは、もはや性能を引き上げられない時代です。本稿では、チップレット、CoWoS、3D積層、UCIe標準を通じて、先端パッケージングがどのようにAIアクセラレータの性能を分ける核心的な変数になったのかを見ていきます。モノリシックダイの限界から、TSMCの供給ボトルネック、熱と電力の課題、そして光集積の未来までを整理します。
2026-06-16 · 48 分で読めます #gpu-cuda#chiplet#advanced-packaging#cowos#ucie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#reram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#gpuエッジ AI と NPU — オンデバイス推論アクセラレータ
推論をクラウドではなく機器で直接回すエッジ AI の理由(遅延・プライバシー・コスト)と、それを可能にする NPU の概念を整理します。Apple Neural Engine、Qualcomm、Edge TPU、ARM Ethos からモデル軽量化、オンデバイス LLM、ランタイム(TFLite/ONNX/CoreML)、クラウド-エッジのハイブリッドまで、開発者の始め方ガイドを収めました。
2026-06-16 · 38 分で読めます #edge-ai#npu#on-device#inference#quantizationGPU 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 データセンターの電力と冷却 — ギガワット時代のインフラ
AI capex の急増とともにデータセンターがギガワット規模へと大きくなり、電力と冷却が最大の制約として浮上しました。ラック電力密度の急上昇、空冷の限界と直接水冷/液浸、PUE、電力網の制約、チップの perf/watt 競争(Vera Rubin の約 10 倍目標)まで、インフラの大きな絵を整理します。
2026-06-16 · 39 分で読めます #datacenter#ai-infrastructure#cooling#power#liquid-cooling無停止データマイグレーション — Dual-Write、Backfill、CDC で移す
サービスを止めずにデータを新しいストアへ移すのは、一貫性と順序保証のため難しい作業です。Dual-Write、Backfill、CDC を組み合わせた段階的カットオーバー戦略と、検証、ロールバック、冪等性設計を実務の観点から整理します。
2026-06-16 · 31 分で読めます #database#migration#cdc#debezium#dual-writeNoSQL・異種データマイグレーション — RDBとMongoDBと多様なストアの間で
リレーショナルとドキュメントはデータモデルそのものが異なります。RDBからドキュメントへ、ドキュメントからRDBへ移すとき何を再設計すべきか、ストラングラーと二重書き込みとCDCでどう無停止移行するか、そして一貫性をどこまで譲るかを実務の観点で整理します。
2026-06-16 · 26 分で読めます #database#migration#nosql#mongodb#cdcDBマイグレーション自動化 — CI/CDとGitOpsでスキーマをコードのように扱う
スキーマ変更を手で適用する時代は終わりました。マイグレーションをパイプラインに統合し、PRでリントとドライランを行い、環境ごとに自動適用し、ドリフトを検知し、ロールバックまで自動化する全体像を、GitHub ActionsとFlyway/Liquibase/Atlasの例で整理します。
2026-06-16 · 21 分で読めます #database#migration#cicd#gitops#flywayDBマイグレーション戦略入門 — スキーマ、データ、そして無停止
データベースマイグレーションの種類とリスク、バージョン管理型マイグレーション、無停止デプロイの原則を体系的に整理します。トランザクショナルDDL、バックアップとドライラン、環境昇格、チームプロセス、障害予防チェックリストまで実践的な観点で扱います。
2026-06-16 · 25 分で読めます #database#migration#schema#devops#reliabilityPostgreSQL バージョンアップグレード戦略 — pg_upgrade と論理レプリケーション
PostgreSQL のメジャーバージョンアップグレードを、dump/restore、pgupgrade、論理レプリケーションの3つの方式で比較します。ダウンタイムのトレードオフ、pgupgrade --link の手順と注意点、論理レプリケーションによる無停止アップグレードの手順、検証とロールバック、RDS/Aurora のマネージドアップグレードまで、実務の観点で整理します。
2026-06-16 · 26 分で読めます #postgresql#database#upgrade#pg-upgrade#logical-replicationマイグレーション事故事例とチェックリスト — 他人の失敗から学ぶ
マイグレーションは最も多く、最も痛い障害の源です。ロック嵐、レプリケーション遅延、データ損失、ロールバック不能といった典型的な事故タイプを押さえ、3件の仮想ポストモーテムで症状から原因と教訓を導き、予防パターンと総合チェックリストで整理します。
2026-06-16 · 23 分で読めます #database#migration#postmortem#incident#reliability