AMDがローカルAIツール「Amuse 2.0」発表：XDNA超解像対応、コマンド不要で画像生成
AMDはTensorStackと提携し、完全ローカルで動作するAIスイート「Amuse 2.0」ベータ版を発表した。コマンドライン不要の単一実行ファイル形式で、「EZモード」により手軽に画像生成を行える。最大の特徴はXDNA Super Resolutionに対応し、対応するRyzenやRadeon環境で生成画像の解像度を2倍に高められる点だ。
AI計算基盤
新しいニュースを見る
NVIDIAが解説する「AI Foundry」：TSMCの受託製造のように企業専用モデルを構築
NVIDIAは企業向けサービス「AI Foundry」の仕組みを解説した。DGX CloudとNeMoプラットフォームを活用し、Llama 3.1などのオープンモデルを企業データに合わせて微調整し、NIMマイクロサービスとして展開できる。独自AIモデルの開発ハードルを大きく下げる狙いだ。
The Vergeが探るAIの電力消費問題：排出超過の巨頭とテック界のジレンマ
The Vergeのポッドキャスト「Decoder」が、AI急増が気候変動に与える影響を分析しました。MicrosoftやGoogleがデータセンター増設で排出目標を超過する一方、高負荷な電力消費は動画配信やゲーム業界でも常態化しています。焦点はAIが消費するエネルギーに見合う価値があるかです。
マスク氏のxAI、10万基の液冷H100クラスタを稼働 年内最強AIを目指す
イーロン・マスク氏はxAIのメンフィス・スーパークラスタでモデル訓練を開始したと発表した。10万基の液冷Nvidia H100を単一RDMAで接続し、12月までに全指標で世界最強のAI完成を目指す。ただし100メガワットを超える電力供給契約は未締結とされる。
Hugging Face、Google Cloud TPU v5e を提供開始：1時間1.38ドルから
Hugging Face は Inference Endpoints と Spaces で Google Cloud TPU v5e の提供を開始した。利用料は1時間あたり1.375ドルから。オープンソースの Optimum TPU を活用し、Gemma や Llama、Mistral などのモデルを数クリックでデプロイできる。
セコイアが警鐘：AI業界、ハード回収に年6000億ドル必要
セコイア・キャピタルのDavid Cahn氏は、AIデータセンターやGPUなどの巨額投資を回収するには、業界全体で年間約6000億ドルの収益が必要だと試算した。大手テック各社のAI収益を楽観的に見込んでも約5000億ドルの差が生じる。インフラ投資の暴走に対し、収益化の遅れとバブル崩壊が懸念されている。
Etched、Transformer専用チップ「Sohu」発表：H100比20倍の推論性能を主張
米スタートアップEtchedはTransformer専用推論チップ「Sohu」を発表し、1.2億ドルを調達した。汎用GPUの柔軟性を省き回路を固定化することでH100比20倍の性能を謳う。ただしチップは未テープアウトで、他構造のモデルは一切動かせない。
マスク氏のxAI、スパコン用サーバーラック調達でDellとSuper Microと提携
イーロン・マスク氏はxAIが構築中のスーパーコンピューター向けサーバーラックをDellとSuper Microが供給すると明かした。Dellが半数を組み立て、Nvidiaと連携して次世代「Grok」向けインフラを整備する。
NVIDIAの時価総額が3.34兆ドルに Microsoft抜き世界首位
火曜日、NVIDIAの株価が3.6%上昇して時価総額が3兆3400億ドルに達し、Microsoftを抜いて世界で最も価値のある上場企業となった。データセンター向けAIチップ市場の約80%を握り、株価は今年だけで170%以上急騰。生成AIブームが米ハイテク大手の勢力図を塗り替えた。
マイクロソフトのナデラCEO、G7で演説：新興国向けAIインフラに50億ドル投資
マイクロソフトのサティア・ナデラCEOがG7サミットで講演した。過去3か月間でインドネシア、マレーシア、タイ、ケニアに計50億ドルをクラウドとAIインフラ向けに投じたことを明かし、G42と連携して地域主権に配慮したデータ圏の構築や持続可能なインフラ整備を進める方針を強調した。
OpenAIがオラクルのクラウドを採用、ChatGPTの推論基盤を拡充へ
OpenAIとマイクロソフトはオラクルと提携し、OCI（Oracle Cloud Infrastructure）上でAzure AIプラットフォームを利用できるようにしたと発表した。急増するChatGPTの推論需要を賄うための措置で、最先端モデルの事前学習は引き続きマイクロソフトのスパコンで行われる。
米テック大手、対Nvidiaで結束：AIチップ相互接続の新規格「UALink」策定へ
Google、Microsoft、Meta、Intel、AMDなどの大手IT企業が、データセンター向けAIアクセラレータの接続規格「UALink」を発表した。単一ポッド内で最大1024台のGPUを接続可能にする計画で、Nvidiaの独自接続技術による囲い込みに対抗する狙いだ。
xAIがシリーズBで60億ドル調達、インフラ構築と製品展開を加速
xAIはシリーズBで60億ドルの資金調達を完了したと発表した。Sequoia CapitalやAndreessen Horowitzなどが参加。調達資金は初期製品の市場投入や先進的インフラの構築、今後の技術研究開発の加速に充てられる予定だ。
AppleがM4チップを発表：新iPad Proに初搭載、AI性能を大幅強化
Appleは第2世代3nmプロセスを採用した新プロセッサ「M4」を発表し、新型iPad Proに初搭載した。刷新されたNeural Engineを備え、現行のAI PCを上回る処理速度を謳う。iPadとして初となるハードウェアレイトレーシングにも対応し、端末上での高度なAI作業を強力に後押しする。
Google、米データセンターに30億ドル投資へ AIスキル習得に向け7500万ドルの基金も新設
Googleはデータセンターの建設・拡張に30億ドルを投じると発表した。米バージニア州とインディアナ州の拠点を強化する。あわせて7500万ドルのAI機会基金を設立し、Goodwillなどと連携して100万人を対象に無料のAIスキル研修を提供する。
マイクロソフト、元Meta幹部を招聘してAIスパコンチームを強化
マイクロソフトはMetaでインフラ担当副社長を務めたJason Taylor氏を副CTOとして起用したと発表しました。Taylor氏はMetaでAIやデータインフラ、サーバー予算を長年統括した人物で、マイクロソフトでは次世代AIスーパーコンピューティング基盤の構築を主導します。
NVIDIA、MetaのLlama 3を全プラットフォームで高速化
NVIDIAはMetaの最新LLM「Llama 3」に向けた推論最適化を発表した。H200 GPU単体で70Bモデルを実行した場合、毎秒約3000トークンを生成し、約300人の同時利用に対応可能。8BモデルはRTX PCやJetson Orinなどのエッジ端末にも対応する。
Intel、世界最大の脳型コンピュータ「Hala Point」発表 11.5億個の神経元を搭載
Intelは世界最大のニューロモルフィックコンピュータ「Hala Point」を発表した。1152個のLoihi 2チップに11億5000万個の人工ニューロンを詰め込み、電子レンジ並みのサイズに収めた。人脳のように記憶と演算を同時に行い、最適化計算では従来比100倍のエネルギー効率を実現するが、ソフトウェア面の課題も残る。
GoogleのAI投資は1000億ドル超へ、DeepMindのハサビスCEOが明言
DeepMindのデミス・ハサビスCEOはTEDカンファレンスで、GoogleがAI分野に投じる資金は将来的に1000億ドルを超えると述べた。競合のマイクロソフトやOpenAIに対抗する構えで、処理能力の優位性を主張。資金は自社製Axionチップやデータセンター網に充てられる見通しだ。
IntelがGaudi 3を発表：Nvidia H100より最大1.7倍高速とアピール
IntelはVision 2024で企業向けAIチップ「Gaudi 3」を発表した。TSMCの5nmプロセスと128GB HBM2eを搭載し、LLaMAなどのモデルでNvidia H100と比べ最大1.7倍高速、電力効率は2.3倍向上したと主張している。空冷版は第3四半期、液冷版は第4四半期に投入予定。