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エヌビディアのAI技術を導入へ、アフリカのデータセンターに2025年3月25日 16:56 JST
ジンバブエの通信業界の大物、ストライブ・マシイワ氏が創設したキャッサバ・テクノロジーズは米半導体大手エヌビディアの人工知能(AI)コンピューティング技術を活用し、自社のデータセンターをアップグレードする。
キャッサバのウェブサイトに掲載された発表資料によると、同社は6月までに南アフリカ共和国にある自社のデータセンターにエヌビディアの先端コンピューティング技術やAIソフトウエアを導入する。その後、エジプトやケニア、モロッコ、ナイジェリアの他の施設にも取り入れる計画だ。
マシイワ氏は、これにより「アフリカの企業やスタートアップ、研究者は最先端のAIインフラにアクセスできるようになる」と説明した。
キャッサバはエヌビディアのクラウドパートナーとして、同社のアクセラレーテッドコンピューティングをアフリカに初めて導入することを目指している。
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ジンバブエの通信業界の大物、ストライブ・マシイワ氏が創設したキャッサバ・テクノロジーズは米半導体大手エヌビディアの人工知能(AI)コンピューティング技術を活用し、自社のデータセンターをアップグレードする。
キャッサバのウェブサイトに掲載された発表資料によると、同社は6月までに南アフリカ共和国にある自社のデータセンターにエヌビディアの先端コンピューティング技術やAIソフトウエアを導入する。その後、エジプトやケニア、モロッコ、ナイジェリアの他の施設にも取り入れる計画だ。
マシイワ氏は、これにより「アフリカの企業やスタートアップ、研究者は最先端のAIインフラにアクセスできるようになる」と説明した。
キャッサバはエヌビディアのクラウドパートナーとして、同社のアクセラレーテッドコンピューティングをアフリカに初めて導入することを目指している。
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$エヌビディア (NVDA.US)$
米株離れの反転見込む、ドル下落追い風に-モルガンSのウィルソン氏
トランプ氏が4月前に来て、株価を意識し始めたのでしょうか?相互関税の手綱を少し緩めるようです。その背景からか今夜のNYは一味違います。強気な米国が帰ってきたかもしれません。M7が復活すれば、他国に流出していたマネーが再流入してきます❗️今日がその転換点になればと期待せざるを得ません☺️
$「世界株に資金が振り向けられた理由のひとつは、米国株市場の優秀な先頭集団のパフォーマンスが低下し始めたことだ」と指摘、「したがって、このグループが相対的な強さを回復すれば、物色の矛先が再び米国へと戻ることはあり得る」との見方を示した。$
米株離れの反転見込む、ドル下落追い風に-モルガンSのウィルソン氏
トランプ氏が4月前に来て、株価を意識し始めたのでしょうか?相互関税の手綱を少し緩めるようです。その背景からか今夜のNYは一味違います。強気な米国が帰ってきたかもしれません。M7が復活すれば、他国に流出していたマネーが再流入してきます❗️今日がその転換点になればと期待せざるを得ません☺️
$「世界株に資金が振り向けられた理由のひとつは、米国株市場の優秀な先頭集団のパフォーマンスが低下し始めたことだ」と指摘、「したがって、このグループが相対的な強さを回復すれば、物色の矛先が再び米国へと戻ることはあり得る」との見方を示した。$
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$エヌビディア (NVDA.US)$
開発コストと時間を大幅に削減でき、推定5000万人以上とされる世界的な労働力不足の解決につながるという。
同社CEOは「ヒト型ロボットがあちこち歩きまわっている時代が、5年も先ではなく数年以内に来る」と語った。
開発コストと時間を大幅に削減でき、推定5000万人以上とされる世界的な労働力不足の解決につながるという。
同社CEOは「ヒト型ロボットがあちこち歩きまわっている時代が、5年も先ではなく数年以内に来る」と語った。

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$エヌビディア (NVDA.US)$ GTCの量子の日に向けて、GPUから量子への移行について
AI開発におけるGPUから量子コンピュータへの移行は、大きな可能性を秘めていますが、いくつかの重要な課題があります。
主な課題:
* アルゴリズムの適応:
* 量子コンピュータは計算原理が異なるため、GPU向けAIアルゴリズムをそのまま使えません。
* 特にディープラーニングの基盤である勾配降下法の再設計が必要です。
* ハードウェアの制約:
* 現在の量子コンピュータはノイズが多く、大規模計算が不安定です。
* 量子ビット数が限られ、大規模ニューラルネットワークの学習には不十分です。
* 誤り訂正技術の発展が不可欠です。
* ソフトウェアと開発環境:
* GPUの開発環境(CUDAなど)に比べ、量子コンピュータ用環境はまだ発展途上です。
* 既存のAIフレームワークとの統合も進んでいません。
* コストとアクセシビリティ:
* 量子コンピュータは非常に高価で、利用できる環境が限られます。
* クラウドサービスもコストや制限があり、...
AI開発におけるGPUから量子コンピュータへの移行は、大きな可能性を秘めていますが、いくつかの重要な課題があります。
主な課題:
* アルゴリズムの適応:
* 量子コンピュータは計算原理が異なるため、GPU向けAIアルゴリズムをそのまま使えません。
* 特にディープラーニングの基盤である勾配降下法の再設計が必要です。
* ハードウェアの制約:
* 現在の量子コンピュータはノイズが多く、大規模計算が不安定です。
* 量子ビット数が限られ、大規模ニューラルネットワークの学習には不十分です。
* 誤り訂正技術の発展が不可欠です。
* ソフトウェアと開発環境:
* GPUの開発環境(CUDAなど)に比べ、量子コンピュータ用環境はまだ発展途上です。
* 既存のAIフレームワークとの統合も進んでいません。
* コストとアクセシビリティ:
* 量子コンピュータは非常に高価で、利用できる環境が限られます。
* クラウドサービスもコストや制限があり、...
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