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NEC、次期地球シミュレータ受注 演算性能14.5倍 (2020/9/30 電機・電子部品・情報・通信2)

新システムは「中央演算処理装置(CPU)+ベクトルプロセッサー+グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)」を組み合わせたマルチアーキテクチャー(設計概念)構成。... アクセラレーターとして...

CPUコアにはGPU(画像用演算処理装置)的な加速、いわゆるストリーム処理が行える仕掛けが入っていて、普通のCPUのような性能特性とGPU的なプロセッサーの特性を兼ね備える。... スパコンの省エネ性...

エヌビディアの大株主に ハイテク主流変わらず 米エヌビディアは1993年設立で、もともとゲームなどの画像処理用半導体(GPU)で成長してきた。それが人工知能(AI)の機械学習や自動車...

ZMP、ロボカー投入 自動運転AI開発向け (2020/9/1 自動車・機械・ロボット・航空機)

画像処理半導体(GPU)に、米エヌビディア製のジェットソンAGX Xavierを採用した。

パナソニック、ライブを効率配信 映像編集基盤開発 (2020/8/20 電機・電子部品・情報・通信1)

画像用演算処理装置(GPU)を活用することで、IPネットワークを使った映像伝送における機器の内部処理の遅延を従来の約5分の1に抑えた。

演算性能(HPCG)が世界16位、国内4位の富岳系システムに、画像用演算処理装置(GPU)総メモリー28テラバイト(テラは1兆)でAI・機械学習に向くシステム、シミュレーションなどの可視化システムなど...

部品・コンポーネント・サブシステム区分は、三菱電機の「民生用GPUの軌道上評価およびモデルベース開発」など7件が選定。

米エヌビディアの画像処理半導体(GPU)を油圧ショベルの自律運転に活用する。

三社電機イースタン、エッジ向け長寿命電源を投入 (2020/4/15 電機・電子部品・情報・通信2)

【諏訪】三社電機イースタン(長野県茅野市、勝嶋肇社長、0266・82・6600)は画像処理ユニット(グラフィックス・プロセッシング・ユニット〈GPU〉)接続に適した信頼性の高い電源装置2機種を開発した...

一般のGPGPU(GPUを使った汎用計算)に比べて消費電力やコストが10分の1になるという。

汎用的なGPU(画像処理ユニット)に比べ10分の1以下になる。

三菱ケミカル、HPC導入 研究開発のデジタル革新加速 (2020/3/24 素材・医療・ヘルスケア)

高並列グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)に加え、大規模超並列計算のできる中央演算処理装置(CPU)や大容量メモリを搭載した。

デジタル変革の道 ICT羅針盤(12)「非ノイマン型」が担い手 (2020/3/19 電機・電子部品・情報・通信1)

さらに、発展が目覚ましい人工知能(深層学習・機械学習)においても、ノイマン型のCPU/GPU(グラフィックス・プロセッシング・ユニット)が演算処理に用いられる一方、非ノイマン・脳型として新たにリザバー...

これまで画像処理で利用されてきたGPU(グラフィックス・プロセッシング・ユニット)が深層学習の計算と親和性が高く、計算を効率的に実行できることから、AIにおいて利用が進む。 ... ...

富士通、性能2倍超の新スパコン 気象研に構築 (2020/3/6 電機・電子部品・情報・通信2)

今回のシステムは、グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)などのアクセラレーターを用いず、CPUベースで構成した。

グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)を搭載したサーバーによるエッジ(現場処理)コンピューティングを採用。

デルとEMCジャパン、都内にAI体感施設 導入へ裾野広げる (2020/2/27 電機・電子部品・情報・通信2)

ゾーン内には米エヌビディアのグラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)を搭載した米デルテクノジーズ製のサーバーやストレージ(外部記憶装置)などに加え、米インテルをはじめパートナー各社が提供する...

同様の処理能力を持つGPU(グラフィックス・プロセッシング・ユニット)は数ワットから数十ワットの消費電力だが、同製品では224ミリワット。... 費用も高額なGPUではなく、CPUとAIチップで分散処...

富岳型のスパコンと、人工知能(AI)研究支援のためのグラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)を搭載したサブシステムなどで構成。... 導入するスパコン「不老(フロー)」は、富岳をベースとした...

東京エレクトロンデバイス、米社の深層学習システム販売 (2020/1/16 電機・電子部品・情報・通信2)

グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)ベースの従来システムに比べ学習時間を大幅に短縮できる。

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