※結合(merge, join)は小野寺さん、冨山さんの発表の中で十分GPUの恩恵を受ける処理であることが自明だったので今回は省略しました。 処理速度を計測するためのデータセットは以下のコードで作成しました。 import pandas as pd import polars as pl import numpy as np import random from datetime import datetime, timedelta import time # データの行数 num_rows = 100_000_000 # データ生成関数 def generate_data(seed): # 乱数のシードを固定 np.random.seed(seed) random.seed(seed) # USER_ID列の生成 user_ids = np.random.randint(1, 1001,
![Pandas[GPU] vs Polars[CPU] vs Polars[GPU]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/14b051748266dcd7509d17bb3b5776ef6e9d2955/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsiteproxy.ruqli.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--iOiPaEg_--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3APandas%25255BGPU%25255D%252520vs%252520Polars%25255BCPU%25255D%252520vs%252520Polars%25255BGPU%25255D%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aparfait%252528%2525E3%252583%252591%2525E3%252583%2525AB%2525E3%252583%252595%2525E3%252582%2525A7%252529%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2JlM2FiM2I3YzQuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
私は、NVIDIA <span class="corporation-txt hidden">Corporation </span>が調査およびイベントの開催を目的として上記情報を収集し処理することに同意し、<a href="https://www.nvidia.com/ja-jp/about-nvidia/privacy-policy/?deeplink=visiting-our-website" target="_blank">NVIDIA プライバシー ポリシー</a>を読み、同意します。 私は、上記の情報が、調査、イベント開催、および、対応する NVIDIA の内部管理およびシステム運用の必要性のために、米国の NVIDIA Corporation に転送され、<a href="https://www.nvidia.com/ja-jp/about-nvidia/privacy-po
オープンソースによるエコシステム構築 2025年3月17�021日、NVIDIAの年次カンファレンス「GTC」が開催された。同社のジェンスン・フアンCEOが明らかにしたのは、エージェンティックAIとロボット分野を軸に、AI半導体／インフラ需要を押し上げつつ、総合的なAIプラットフォーマーとしてのポジションを確立する新戦略だ。 エージェンティックAI分野では、オープンソースモデルとソフトウェアの提供によるエコシステム拡大を狙う。 具体的な取り組みの1つが、AIモデルの推論処理を最適化するオープンソースソフトウェア「Dynamo」の公開だ。これは複数のGPUを使って行われる推論処理（AIモデルが回答を生成する処理）を最適化するソフトウェア。 たとえば、ユーザーからの質問に対する「理解」と「回答生成」という異なる処理を、それぞれ別のGPUに振り分けて最適化。さらに、過去の質問に関する知識をGPU
NVIDIAが2025年3月18日に、AIやテクニカルコンピューティング、ハイパフォーマンスグラフィックスに特化したGPU「RTX PRO Blackwell」シリーズを発表しました。これらのGPUには、データセンター向けやデスクトップPC向け、ノートPC向けなどさまざまなラインナップが用意されています。 NVIDIA Blackwell RTX PRO Comes to Workstations and Servers for Designers, Developers, Data Scientists and Creatives to Build and Collaborate With Agentic AI | NVIDIA Newsroom https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-rtx-pro-workstation
経営コンサルタントおよびヘッジファンドの株式アナリストとしてキャリアを開始したのち、ブルームバーグ・オピニオンの米国テクノロジー担当コラムニストを務めてきた。 現在は投資金融専門誌『バロンズ』の上級テクノロジー・ライターを務める。アメリカの半導体企業やゲーム会社の上層部と深いつながりを持ち、1990年代からエヌビディアを追っている。 The Nvidia way エヌビディアの流儀 アップル、マイクロソフトと世界の時価総額ランキング1位を争い、誰もが知る企業となったエヌビディア。「半導体と「AI」という2つの重要産業を制し、誇張ではなく、米国の株式市場、そして世界経済の命運を握る存在となった。「投資」も「経営」も「技術開発」も「未来予測」も、もうこの会社を抜きにして語ることはできない。しかし、その製品とビジネスの複雑さから、エヌビディアが「なぜ、これほどまでに強いのか？」ついては、日本でも
Automating GPU Kernel Generation with DeepSeek-R1 and Inference Time Scaling As AI models extend their capabilities to solve more sophisticated challenges, a new scaling law known as test-time scaling or inference-time scaling is emerging. Also known as AI reasoning or long-thinking, this technique improves model performance by allocating additional computational resources during inference to eval
2社の融合により、ハイパフォーマンス コンピューティングにおけるコンピューティングとネットワーキング テクノロジの最先端の専門知識を提供 2020 年 4 月 27 日、カリフォルニア州サンタクララ — NVIDIA は本日、Mellanox Technologies, Ltd. の買収を完了したことを発表しました。この買収の取引額は 70 億ドルでした。 この買収は、当初 2019 年 3 月 11 日に発表されたもので、ハイパフォーマンス コンピューティングとデータセンター コンピューティングの分野における世界的リーダー企業 2 社が統合されます。NVIDIAのコンピューティングにおける最先端の専門知識と、 Mellanox の高性能なネットワーキング テクノロジが融合することにより、お客様はより高いパフォーマンス、コンピューティング リソースの利用率向上、ならびに運営費用の削減を実現
私は NVIDIA から最新の企業向けニュースやお知らせなどを受け取ることを希望します。登録はいつでも解除できます。 私は、NVIDIA <span class="corporation-txt hidden">Corporation </span>が調査およびイベントの開催を目的として上記情報を収集し処理することに同意し、<a href="https://www.nvidia.com/ja-jp/about-nvidia/privacy-policy/?deeplink=visiting-our-website" target="_blank">NVIDIA プライバシー ポリシー</a>を読み、同意します。 私は、上記の情報が、調査、イベント開催、および、対応する NVIDIA の内部管理およびシステム運用の必要性のために、米国の NVIDIA Corporation に転送され、<a
米国のグラフィックスプロセッサ・半導体大手のエヌビディア・コーポレーション(NVIDIA Corporation)はハノイ市で5日、ベトナム計画投資省との間で、ベトナムでの人工知能(AI)研究開発(R&D)センターとAIデータセンターの設立に関する協力合意書を締結した。 締結式は、ファム・ミン・チン首相とベトナムを訪問中のジェンスン・フアン社長 兼 最高経営責任者(CEO)の立会いのもとで行われた。 同社の高度なテクノロジーによるAI研究開発センターとAIデータセンターを通じて提供される新たなインフラは、AI人材育成を含むベトナムの国家AI戦略を実施するための基盤になると期待される。これらセンターは、AI研究イニシアチブやイノベーションの支援、スタートアップの育成、高品質労働者の雇用機会創出において重要な役割を果たす。 フアン社長は2023年12月にもベトナムを訪問。ベトナムには半導体・A
先月から今月にかけて、ソブリンクラウドに関するプレスリリースが相次いだ。一つはNTTデータがソブリンクラウド市場へ参入するというニュース、もう一つがNRIがソブリンクラウドのサービスを拡充するというニュースである。 これによって、現在日本でソブリンクラウドと銘打ってサービスを提供しているベンダは、NRI、富士通、NTTデータの三社となった。三社ともOracle Alloyをかついでいる。日立とNECはソブリンクラウドについてのウェブサイトは作っているが、まだ参入はしておらず様子見のようである。 Oracle Alloyのサービスモデルさて、このように最近何かと耳にする機会の増えたソブリンクラウドであるが、その実体が何で、これがあると何が嬉しいのかというのはあまり理解されていない。それもそのはずで、このコンセプトが切実に意味を持つのは欧州においてであって、日本の置かれている環境においてはいま
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
