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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 3516 件
#2026-03 764#japanese 587#deep-dive 254#kubernetes 249#culture 236#career 224#ai 217#llm 209#devops 196#2026-04 144#security 141#observability 113#database 110#communication 107#architecture 100#productivity 88#finance 87#mindset 80#ai-papers 79#history 79#it 78#psychology 78#english 75#networking 74#deep-learning 73#gpu 70#linux 70#performance 70#cs-fundamentals 63#ai-agent 61#postgresql 60#rag 59#economy 57#mlops 53#self-improvement 53#python 52#ai-platform 51#food 51#learning 51#travel 51
Divide and Conquerで先延ばししない — 全部できる ♪ 聞けます
大きな仕事を前にすると途方に暮れ、つい先延ばししてしまいます。でも、小さく分ければ実は全部できます。分割統治、2分ルール、モメンタム、追跡システムで、先延ばしせずやり切る方法を語ります。
2026-06-17 · 49 分で読めます #productivity#procrastination#focus#mindset#habitsFingerScore ハードウェア 5 — 電源・電池・回路設計
FingerScore リングを本当に点け続けるための電源設計をゼロから扱います。電力予算の計算、コインセル対 LiPo、充電 IC と保護回路、LDO とバックコンバータ、デカップリング、低電力技法、そして発熱・ESD・安全まで初心者にやさしく整理します。
2026-06-17 · 27 分で読めます #fingerscore#power#battery#lipo#circuitFingerScore ハードウェアを作る 1 — システム設計と部品選定(BOM) ♪ 聞けます
FingerScore のリング型スコア記録器を自分で作るハードウェアシリーズの第1回です。製品要件を回路へ翻訳する方法、センサーから MCU、無線、電源へとつながるシステムブロック図、MCU+BLE SoC と入力方式と電源の比較、そして実際の BOM 例や学習に必要な道具と予算まで、初心者でも追えるようにまとめます。
2026-06-17 · 48 分で読めます #fingerscore#hardware#electronics#ble#embeddedFingerScore ハードウェア 3 — MCU ファームウェアとジェスチャー入力処理
ラケットスポーツのスコア記録用 BLE リングデバイス FingerScore の頭脳である MCU ファームウェアを扱います。初期化・メインループ・割り込み・低電力スリープの構造から、GPIO 割り込みによるボタンとジェスチャーの検出、デバウンス、IMU のしきい値ステートマシン、イベントからスコア加算までの流れを、コンパイル可能な C コード例とともに整理します。
2026-06-17 · 28 分で読めます #fingerscore#firmware#mcu#embedded#gestureFingerScore ハードウェア 4 — BLE 無線通信の設計(GATT からモバイル連携まで)
FingerScore スマートスコアリングリングの核心である BLE 無線通信をゼロから設計します。GAP/GATT の概念、カスタムスコアサービス、ペアリングのセキュリティ、Web Bluetooth と Android 連携、省電力とデバッグまで、初心者でも追えるように整理します。
2026-06-17 · 24 分で読めます #fingerscore#ble#bluetooth#gatt#embeddedFingerScore ハードウェア 6 — PCB 設計と小型化(指輪にする)
FingerScore 回路を本当に触れる指輪にする最後の段階、PCB 設計を扱います。スキマティックから PCB への流れ、部品配置とルーティング、指輪フォームファクターの制約、2.4GHz アンテナレイアウト、DFM とガーバー出力、アセンブリ、そして量産と認証まで初心者にやさしく整理します。
2026-06-17 · 24 分で読めます #fingerscore#pcb#kicad#antenna#miniaturizationFingerScore ハードウェア 2 — 電子工学の基礎（電圧・電流・抵抗からデジタル信号まで） ♪ 聞けます
FingerScore のリングデバイスを自作するために必要な電子工学の基礎を一本にまとめます。オームの法則と分圧、プルアップ／プルダウン抵抗、コンデンサ、LED の電流制限計算、GPIO とロジックレベル、I2C/SPI/UART、ADC、テスターとオシロスコープでの測定まで、初心者でも追えるように解説します。
2026-06-17 · 38 分で読めます #fingerscore#electronics#hardware#gpio#i2cripgrepはなぜそんなに速いのか
ripgrepがgrepより速いのは魔法ではなく、いくつもの判断の積み重ねです。Rustのregexクレートが使う有限オートマトン（バックトラックなし）、SIMDで加速したmemchr、並列ディレクトリ走査、.gitignoreの尊重、スマートケース、バイナリのスキップ、mmapまで。速いツールを作る原理を一つずつ解きほぐします。
2026-06-17 · 23 分で読めます #rust#performance#tools#cliメモリウォールとHBM — AI性能を分ける本当のボトルネック ♪ 聞けます
演算が安くなりデータ移動が高くなった時代、AI性能の本当のボトルネックはメモリです。メモリウォールの概念からHBM世代、rooflineモデルと算術強度、KVキャッシュ、量子化による帯域幅削減まで開発者目線で整理します。
2026-06-16 · 41 分で読めます #memory-wall#hbm#bandwidth#roofline#inferenceGroq と SambaNova — 推論に全振りしたチップたち ♪ 聞けます
学習ではなく推論にすべてを賭けた2つのチップ、Groq LPU と SambaNova RDU の動作原理を深く覗き込みます。決定的実行とコンパイラスケジューリング、reconfigurable dataflow がどう低遅延を生むか、そしてGPUに対しどこで勝ちどこで負けるかを整理します。
2026-06-16 · 35 分で読めます #groq#sambanova#inference#ai-hardware#lpuチップレットと先端パッケージング — CoWoS、3D積層、そしてムーアの法則の先へ ♪ 聞けます
一つの巨大なダイだけでは、もはや性能を引き上げられない時代です。本稿では、チップレット、CoWoS、3D積層、UCIe標準を通じて、先端パッケージングがどのようにAIアクセラレータの性能を分ける核心的な変数になったのかを見ていきます。モノリシックダイの限界から、TSMCの供給ボトルネック、熱と電力の課題、そして光集積の未来までを整理します。
2026-06-16 · 48 分で読めます #gpu-cuda#chiplet#advanced-packaging#cowos#ucieフォトニックコンピューティングと光インターコネクト — 光でメモリウォールを越える ♪ 聞けます
電気インターコネクトがメモリウォールとデータ移動エネルギーの壁にぶつかった2026年、シリコンフォトニクスと光インターコネクトがどのようにその限界を越えようとしているのかを整理します。Lightmatter Passage、DARPAのフォトニックプロジェクト、光テンソルコア研究、そしてco-packaged opticsの商用化課題までを見ていきます。
2026-06-16 · 43 分で読めます #gpu-cuda#photonics#silicon-photonics#optical-interconnect#co-packaged-opticsシストリックアレイとデータフローアーキテクチャ — TPUの心臓原理 ♪ 聞けます
AIアクセラレータの中核演算である行列積を効率的に処理するシストリックアレイの動作原理を、ASCII図とともに深く掘り下げます。weight-stationaryやoutput-stationaryといったデータフロー戦略、データ再利用とエネルギー、テンソルコアとの比較、コンパイラのマッピングまで、TPUの心臓原理を整理します。
2026-06-16 · 36 分で読めます #gpu-cuda#systolic-array#dataflow#tpu#ai-hardwareAIインターコネクト — NVLink、NVSwitch、UALink、そしてスケールアップの技術 ♪ 聞けます
大規模なAI学習と推論における本当のボトルネックは、演算ではなく通信です。NVLinkとNVSwitchが作るスケールアップドメイン、GB200 NVL72のようなラックスケールシステム、そしてUALinkやUltra Ethernetといったオープンな代替まで、AIインターコネクトの原理と実務を整理します。
2026-06-16 · 51 分で読めます #gpu-cuda#nvlink#nvswitch#ualink#interconnectインメモリコンピューティングの原理 — メモリの中で演算する
データを演算ユニットへ運ぶ代わりに、メモリの中で直接演算する compute-in-memory(CIM)の原理を深く整理します。クロスバーアレイで行列積を一度に解く方法、アナログとデジタル方式の違い、精度とノイズのトレードオフ、そして2026年の研究動向と商用化の課題を扱います。
2026-06-16 · 37 分で読めます #in-memory-computing#compute-in-memory#ai-hardware#crossbar#reram推論を速く — 量子化、スパース性、Dataflow のハードウェア視点 ♪ 聞けます
推論コストの構造をメモリウォールの観点から解きほぐし、量子化(INT8/FP8/FP4)、構造化スパース性(2:4)、dataflow アーキテクチャ、演算子融合、バッチングと KV キャッシュまでをハードウェアとソフトウェアの協調設計として一枚の絵にまとめます。2026 年の Blackwell FP4 と Vera Rubin の流れを反映し、実務での適用ポイントを示します。
2026-06-16 · 32 分で読めます #inference#quantization#sparsity#dataflow#gpuエッジ AI と NPU — オンデバイス推論アクセラレータ
推論をクラウドではなく機器で直接回すエッジ AI の理由(遅延・プライバシー・コスト)と、それを可能にする NPU の概念を整理します。Apple Neural Engine、Qualcomm、Edge TPU、ARM Ethos からモデル軽量化、オンデバイス LLM、ランタイム(TFLite/ONNX/CoreML)、クラウド-エッジのハイブリッドまで、開発者の始め方ガイドを収めました。
2026-06-16 · 38 分で読めます #edge-ai#npu#on-device#inference#quantizationGPU vs TPU vs ASIC — 2026年の推論戦争 ♪ 聞けます
2026年の推論ワークロードをめぐるGPU・TPU・ASICの競争を比較します。Google TPU v6 TrilliumとIronwood、急成長するクラウド自社推論ASIC、スループット・遅延・コスト・電力のトレードオフ、そしてCUDAとXLAに分かれるコンパイラスタックまで扱います。
2026-06-16 · 42 分で読めます #gpu#tpu#asic#inference#ai-hardwareAI半導体のサプライチェーンと市場 — 誰がチップを作るのか (2026) ♪ 聞けます
AIチップ一枚ができるまでのバリューチェーンを、設計、EDA、IP、ファウンドリ、パッケージング、HBM、装置に分けて辿ります。TSMCとSamsung、ASMLのEUV、CoWoSのボトルネック、地政学と輸出規制、クラウド自社チップの台頭、そして2026年の投資サイクル論争まで、誰がチップを作るのかを整理します。
2026-06-16 · 36 分で読めます #gpu-cuda#ai-hardware#semiconductor#supply-chain#tsmcCerebras ウェハースケール ディープダイブ — 1枚のチップにモデル全体を ♪ 聞けます
ウェハー1枚を丸ごと1つのチップにした Cerebras WSE-3 の設計を深く掘り下げます。メモリウォールを回避するオンチップSRAM中心の構造、欠陥許容設計、リアルタイム推論性能、そしてGPUクラスタとのトレードオフを整理します。
2026-06-16 · 39 分で読めます #cerebras#wafer-scale#ai-hardware#memory-wall#inference