NVIDIA

注意: 本記事はドキュメント・公開情報をもとにした評価記事です。コード例はシミュレーションです。 3行要約 単体GPUのメモリ（VRAM）に収まりきらない100B超えの巨大モデルを複数GPUに分割して訓練する問題を解決する 他ツールとの違いはNVIDIA純正ゆえの「テンソル並列」と「パイプライン並列」の極限まで最適化された計算効率にある 数十枚から数千枚のH100/A100クラスのGPUクラスタを運用する組織は必須、1〜2枚のRTX環境ならDeepSpeedの方が扱いやすい 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...

3行要約 GoogleのTPU開発を主導したエンジニアが設立したMatXが、Nvidia対抗チップ開発のために5億ドル（約750円）を調達。 グラフィックス処理などの不要な機能を削ぎ落とし、Transformerモデルの行列演算だけに特化した「LLMネイティブ」なアーキテクチャを採用している。 開発者はCUDAへの依存を減らし、推論コストを現在の1/10以下に抑えられる可能性があるが、ソフトウェア・エコシステムの構築が最大の課題となる。 📦 この記事に関連する商品 ...