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Linux界隈でちょっと胸が熱くなるニュースです。Nvidia向けのオープンソースVulkanドライバ「NVK」に、実験的ながらDLSS対応が入ったとTom's Hardwareが伝えています。しかも仕組みはかなり変わっていて、NvidiaのCUDAバイナリを“輸入”して使う形です。オープンソースとCUDAの合わせ技、というのがまず面白い。きれいな純正路線ではないけれど、現実的に前へ進めるための割り切りが見えます。 この記事のポイントは、NVKがDLSSに対応した、というより「対応の入口に立った」というほうが正確なことです。 NVKは、LinuxでNvidia GPUを使うためのオープンソースVulkanドライバです。Vulkanはゲームや3D描画で使われる低レベルのグラフィックスAPIで、ざっくり言うと「GPUに近いところまで細かく制御できる描画の共通言語」みたいなものです。 そこにDLSS、つまりNvidiaの画像アップスケーリング技術が加わった。アップスケーリングは、低い解像度で描いた映像をAIや専用処理で見た目よく引き伸ばす仕組みで、ゲームでは性能を稼ぎやすくする定番の技術です

AI向けサーバーの冷却と聞くと、普通は「もっと冷やす」「もっと風を送る」という方向を想像します。ところがNVIDIAの最新記事が示しているのは、その逆でした。冷却液を45℃まで上げても、むしろ効率がよくなるという話です。しかもこれは単なる変わり種の実験ではなく、AIデータセンターの省エネと省水にかなり大きな意味を持つ、かなり本気の話です。 NVIDIAのRubin世代AIインフラは、100%液体冷却を実現した最初の構成 冷却液は最大45℃で運用でき、ホットタブより高温でも問題ない ファンを使わないので、騒音や空調の無駄が大きく減る うまく設計すれば、冷却水の消費をほぼゼロに近づけられる 伝統的な空冷より、ラック密度を上げやすく、設置面積も小さくしやすい AIの計算需要はまだ増え続けており、冷却の効率化は電力と水の両面で重要になっている この記事で面白いのは、まず発想の転換です。 一般には、機械は冷やしたほうがいい。だからデータセンターも冷房を強くして、ひんやりした空間にしておく。そう考えがちです。 でもNVIDIAは、**AIサー

NVIDIA GPUのVRAMをLinuxのswap領域として使うプロジェクト 対象はメモリ増設できないノートPCや、GPUのVRAMが遊んでいる環境 CUDAの`cuMemcpyHtoD/DtoH`とNBD(Network Block Device)を組み合わせて実現 カーネルモジュールを新規に書かないので、更新に強いのが強み 速度は用途次第で、大容量の連続転送ではNVMeに負けるが、たまに発生するswapアクセスでは低レイテンシが効く ただし、誰にでもおすすめできる万能解ではない。かなり“尖った”実験寄りの仕組み 今回紹介するのは、GitHubの `nbd-vram` というプロジェクトです。 一言でいうと、NVIDIA GPUのVRAMをLinuxのswapスペースとして使うための仕組みです。 「swapって何？」という人向けにざっくり説明すると、 PCのメモリ（RAM）が足りなくなったときに、一時的な退避場所としてSSDやHDDを使う機能です。 ただしswapはRAMよりずっと遅いので、使い

記事の問いはシンプルで強烈。「なんでGroqは、もう“成功した”ように見えるのに、また資金調達してるの？」 実はGroqは、Nvidiaに会社そのものを買収されたわけではない。技術ライセンスと幹部の移籍が中心で、法人としてのGroqは残っている。 残ったGroqの価値は、AI推論用データセンターと運営ノウハウにある。これは今かなり重要な資産。 ただし、Groqの強みだった「超高速で小さめのモデルを回す」点は、もはや完全な独自技術ではないかもしれない。 つまり今回の資金調達は、Groqが「半分終わった会社」ではなく、データセンター事業者として再評価されている可能性がある、という話。 元記事のタイトルはかなり挑発的です。 「How the hell is Groq raising more money?」――直訳すると「いったいどうしてGroqは、まだ金を集めてるんだ？」という感じですね。 背景をざっくり言うと、GroqはAI向けの特殊なチップを作っていた会社です。 この会社、去年Nvidiaに“買収された”と思っている人もいるかもしれません

NVIDIA RTX Sparkは、「Slim Laptops & Small Desktops」向けに打ち出された製品シリーズ キャッチコピーは 「The fusion of NVIDIA AI and RTX graphics」。つまり、AIとRTXグラフィックスの組み合わせが主役 NVIDIAの製品群の中では、RTX AI PCs や NVIDIA RTX PRO などと並ぶ位置づけで紹介されている つまりこれは、単なるGPUの話というより、「薄いノートでも、小さなデスクトップでも、AI時代の作業を快適にしたい」というメッセージだと読める ただし、このページ本文からは具体的なスペックや価格は読み取れない。まずはコンセプト紹介ページとして見るのがよさそう NVIDIAの「RTX Spark」ページは、ぱっと見だと製品名だけでは何のことか少しつかみにくいです。ですが、ページタイトルに 「Slim Laptops & Small Desktops」 とあり、さらに説明文には **「The fusion of NVIDIA AI a

Nvidia CEOのJensen Huang氏は、AIはもう「珍しいもの」ではなく「実用する段階」に入ったと語った これからのAIは、要約や文章生成だけでなく、仕事を進める“agent”として使われるようになる DellのMichael Dell氏も、agentic AIが業務効率を20倍〜30倍に押し上げる可能性に言及した NvidiaとDellは、AI Factory向けの新しいハードウェアを発表し、AI基盤の強化を進めている 個人的には、ここから先は「AIを使うかどうか」より「AIをどう業務に組み込むか」が勝負になりそうだと思う NvidiaのCEO、Jensen Huang（ジェンスン・フアン）氏が、Dell Technologies World 2026の壇上でかなり熱い話をしました。ひとことで言うと、「AIはようやく実用段階に入った」という宣言です。 TechRadarの記事では、Huang氏が「We’ve now arrived at the era of useful AI（実用AIの時代に入った）」と述べたと紹介されています。これ、単なる景気のいいスローガン

Fast Companyによると、Nvidiaの次世代AI platform「Rubin」は、2027年に6 billion GB超のLPDDR memoryを必要とする見通し。 LPDDRは、スマートフォンやタブレット、薄型ノートPCなどに使われる省電力メモリ。 もしこの予測が当たれば、NvidiaはAppleとSamsungを合わせた以上のLPDDRを使う可能性がある。 すでにメモリ価格は上昇しており、PC、SSD、グラフィックカード、ゲーム機、スマホにも影響が広がっている。 AI需要の拡大が、最終的に消費者向け製品の値上がりにつながる、というのがこの記事の大きな警告。 この記事が伝えているのは、ひとことで言うと「AIがメモリを食い荒らしている」という話です。しかも、その食べっぷりがかなり大きい。 Fast Companyが紹介しているCitrini Researchの予測では、Nvidiaの次世代AI platform「Rubin」は、2027年に6.041 billion GBものLPDDR memoryを必要とするとされています。数字が

中国当局が、Nvidiaの`RTX 5090D V2`を税関の禁輸リストに加えたと報じられた ちょうどその時期に、Nvidia CEOのJensen Huang氏が中国を訪問していた、というのがなんともドラマチック 背景には、北京が自国のAI企業に国産チップを使わせたいという強い方針がある これは単なる「1製品の規制」ではなく、米中のAI覇権争いの一場面として見るとかなり重要 個人的には、これは「性能」より「政治」と「供給網」がGPUの運命を決める時代を象徴していると思う 中国がNvidiaの`RTX 5090D V2`を禁止した――そんな報道が出ています。しかもタイミングがかなり妙で、NvidiaのCEOであるJensen Huang氏が中国を訪れていた最中の話だとされています。 元記事が引用しているのはFinancial Timesの報道で、中国当局がこのGPUを中国税関の禁輸品リストに追加したという内容です。税関のリストに入る、というのはつまり「持ち込めない」「通せない」ということ。一般の感覚だと少し地味な表現ですが、実際に

AMDは、新しいRyzen AI Max+ Pro 495を発表 16コア32スレッド、最大5.2GHzというかなり強力なCPU ただしGPUは旧世代のRDNA 3.5のままで、劇的進化とは言いにくい AMDは「最大3000億パラメータのAIモデルを単独で動かせる」とアピール さらに、6インチ四方の超小型AI開発PC「Ryzen AI Halo」も投入 価格はどちらも4,000ドル級で、NvidiaのDGX Sparkと真っ向対決 WindowsとLinuxの両対応で、AI専用機というより“普通のPC”としても使いやすいのが強み Gizmodoの記事は、AMDがNvidiaのAI向けPC戦略に対して、かなり露骨に競争を仕掛けていると伝えています。 しかも面白いのは、「NvidiaのCPUが出る前に、もう勝負をかける」という構図です。まだ本格登場前の相手に先手を打つあたり、かなり攻めた動きだと思います。 今回の主役は、AMDの新しい Ryzen AI Max+ Pro 495。 名前からして長いですが、要するに「AMDの中でもかなり強い、AI時代向けの上位チップ」です。 このチッ

NVIDIA CEOのジェンスン・フアンが、「これから起きる苦しみを全部知っていたら、NVIDIAをもう一度は立ち上げない」と語った 成功の裏には、屈辱、失敗、解雇、資金難、ほぼ倒産しかけるような局面が何度もあった 2008年の金融危機では株価が大きく下がり、社内外から戦略を疑われた いまAIの中心企業になったNVIDIAだが、その道のりはきれいな成功物語ではなく、かなり泥くさい フアンは、つらい過去を引きずらず「昨日を忘れる」ことが生き残りのコツだったと振り返っている NVIDIAといえば、いまやAIブームのど真ん中にいる巨大企業です。GPUの会社というイメージを超えて、今では「AI時代のインフラ企業」と言ってもいい存在になりました。市場価値は5.3兆ドルと記事では紹介されていて、これはもう規模感がちょっと現実離れしています。 でも、今回のBusiness Insiderの記事で面白いのは、ジェンスン・フアンがその成功を誇る話ではなく、むしろ「あの苦しみを知っていたら、同じ道は選ばない」と正直に言っているところです。 これ、かなり率直です。経営者の発言としては、むしろ珍しいく