キーワード GPU が含まれる動画 ： 4143 件中 737 - 768 件目
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【業務用】24コア48スレッドのロマンPCを組もう！
GPUどうしよう
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この動画は【東方project】を基にした二次創作です。
東方Projectの二次創作ガイドライン
https://touhou-project.news/guideline/
Voiced by https://CoeFont.cloud
VOICEVOX:ずんだもん
立ち絵
うさちゃこちゃんねる https://www.youtube.com/channel/UCQcDdg4W6r5OfcB1JTcpABw
ミリアルさん立ち絵
https://seiga.nicovideo.jp/seiga/im11370364
【波音リツをDiffSingerで学習してみた】カノンロック-失恋疾走曲-【再学習モデルNormal】(short)
「私があなたを好きなのよ！」
本家様：(曲)JerryC様 / (歌詞付)それとなーくソルトレイク様 sm8492993
MIDI：sunghajung様 https://x.gd/lbMKvH / (採譜参考)ななかお様 sm21523205
Vocal：波音リツDiffSinger再学習モデルNormal
Inst：elle様 sm3696 (※ノイズは当時の音質・時代感を味わう為にそのまま残してます。気になる方はごめんなさい)
Illust：ChatGPT様
字幕：本家様
(参考サイト)
・DiffSingerモデルの作り方 https://x.gd/9wGJH
・How to EQ vocals for beginners https://x.gd/Ycjqp
・ケロケロボイス https://x.gd/PgV1o
・Music Waves Visualizer(改) https://x.gd/vt7fD
波音リツDiffSingerモデルの再学習を試しています。難産でした。
■波音リツをDiffSingerで再学習してみた(試作モデルシリーズ)
①再学習モデルNormal これ
(学習条件)
・ベースモデル：なし ※訂正7/7
・データセット：カノン様の「波音リツ Normal」歌声データベース(50曲) sm39242131
・学習ステップ数：150,000(事前学習)
・GPU：RTX 4090/3090(1枚)
・学習項目：acoustic・variance・durationはON、ピッチ学習はOFF
・選択学習項目：Tension+Voicing
・Shallow：OFF(Diffusionのみ)
・学習コード：Team OpenVPI様 / MLo7Ghinsan様のコードを参考に、汎用クラウドサービス向けに書き換えたものを使用。どうしても音素のマッピングが合わず、Codex導入しました。
■イラスト制作
・描画エンジン：ChatGPT Images 2.0、StableDiffusion(BrandStudio)
・キャラクター設計用画像生成：136枚 im11797444
・動画イラスト用画像生成：20枚
・キャラクターデザインシート：im11802605
mylist/78562877 series/526574
ｽﾋﾟｷの咆哮
さあ韓国の人は許してくれるのでしょうか☆
PC環境
CPU:Ryzen7 5700X
GPU:GTX1070
メモリ:DDR4-2666 32GB
SSD:WD_BLACK SN7100 500GB
マザーボード:X470 AORUS ULTRA GAMING
光学ドライブ:BH16NS48
電源:700W
ケース:ECA3290B-B
鉄ヲタ良い人 RED ZONEの流儀
初投稿音MADがこれってどうなんだ…（初制作はせんさっく（YouTubeの合作）だけどね）
PC環境
CPU:Ryzen7 5700X
GPU:GTX1070
メモリ:DDR4-2666 32GB
SSD:WD_BLACK SN7100 500GB
マザーボード:X470 AORUS ULTRA GAMING
光学ドライブ:BH16NS48
電源:700W
ケース:ECA3290B-B
YOUKAI KUMONAKA
YouTubeの動画を横流ししてるからまあここには何も無い
PC環境
CPU:Ryzen7 5700X
GPU:GTX1070
メモリ:DDR4-2666 32GB
SSD:WD_BLACK SN7100 500GB
マザーボード:X470 AORUS ULTRA GAMING
光学ドライブ:BH16NS48
電源:700W
ケース:ECA3290B-B
FGO スト6 星の翼 新GPUテスト動画
グラボを変えました FGOとスト６イングリッド戦、星の翼はダークスター。ヴォイドセイバー。スカイセイバー・キャバリーの試運転＋ランクマ動画です
4K一部規制版
https://youtu.be/pYYDJj3QjXw
【VRChatワールド紹介】フカ水族館
By Fuka／フカ FUKA Aquarium ～GPU魚群システム for VRChat～
(販売場所→https://fuka-vr.booth.pm/items/8478955 )のサンプルワールドです。リアルな魚群の挙動が分かる水族館になっています。World URL→https://vrchat.com/home/world/wrld_09496771-3ac9-4767-847f-522cbdc1b0b7/info
ミニPC魔改造チャレンジ13総集編
ミニPCを自作ケースに入れただけで自作と言い張る。
GMKtec EVO-X2 改造総集編
ミニPC(これの64GB/1TB版)： https://www.links.co.jp/item/gmktec-evo-x2/
尾 羽 急 も 吹 っ 切 れ た
まあまあ本気出しました☆（これ制作したの2026年6月18日）
PC環境
CPU:Ryzen7 5700X
GPU:GTX1070
メモリ:DDR4-2666 32GB
SSD:WD_BLACK SN7100 500GB
マザーボード:X470 AORUS ULTRA GAMING
光学ドライブ:BH16NS48
電源:700W
ケース:ECA3290B-B
使用したMIDI
https://uu.getuploader.com/MzmeMAD/download/5
音割れバージョンはこちらから⤵
https://www.nicovideo.jp/watch/sm46456678
尾羽急も吹っ切れた【超音割れ注意】
☆圧☆倒☆的☆意☆味☆不☆明☆
PC環境
CPU:Ryzen7 5700X
GPU:GTX1070
メモリ:DDR4-2666 32GB
SSD:WD_BLACK SN7100 500GB
マザーボード:X470 AORUS ULTRA GAMING
光学ドライブ:BH16NS48
電源:700W
ケース:ECA3290B-B
使用したMIDI
https://uu.getuploader.com/MzmeMAD/download/5
元ネタの動画
https://www.nicovideo.jp/watch/sm46456658
RED ZONE 短縮版
もうあるけど赤羽リスペクトで作った
PC環境
CPU:Ryzen7 5700X
GPU:GTX1070
メモリ:DDR4-2666 32GB
SSD:WD_BLACK SN7100 500GB
マザーボード:X470 AORUS ULTRA GAMING
光学ドライブ:BH16NS48
電源:700W
ケース:ECA3290B-B
☆虚しいテクニック☆
☆ま☆た☆も☆や☆圧☆倒☆的☆意☆味☆不☆明☆
PC環境
CPU:Ryzen7 5700X
GPU:GTX1070
メモリ:DDR4-2666 32GB
SSD:WD_BLACK SN7100 500GB
マザーボード:X470 AORUS ULTRA GAMING
光学ドライブ:BH16NS48
電源:700W
ケース:ECA3290B-B
CUDA入門04 CUDA環境の構築3(Visual StudioとCUDA Toolkitのインストール、WSL2による仮想環境でのCUDAの使用)
CUDA入門の４回目になります。
1. Visual Studio 2026 communityのインストール
2. CUDA Toolkitのインストール
3. WSL2による、Windows11+GPUのホスト環境から、WSL2+Ubuntuでの仮想環境でのCUDAの利用
【使用した素材】
（合成音声）VOICEVOX:No7
WEST Q HOUSE TOWN ZONE
鯖限駅で音MAD作ってみた（よりにもよって？赤羽リスペクト）（そして知る人ぞ知るルイヌーブ）
PC環境
CPU:Ryzen7 5700X
GPU:GTX1070
メモリ:DDR4-2666 32GB
SSD:WD_BLACK SN7100 500GB
マザーボード:X470 AORUS ULTRA GAMING
光学ドライブ:BH16NS48
電源:700W
ケース:ECA3290B-B
使用したMIDI https://ux.getuploader.com/MzmeMAD/download/10
必要明記:この動画の一部に音読さんを使用しています。
NORTH BOX BARN ZONE
鯖限駅でまたもや音MAD作ってみた（しかもまた赤羽リスペクト）素材が少なくて低クオなのは許して…
PC環境
CPU:Ryzen7 5700X
GPU:GTX1070
メモリ:DDR4-2666 32GB
SSD:WD_BLACK SN7100 500GB
マザーボード:X470 AORUS ULTRA GAMING
光学ドライブ:BH16NS48
電源:700W
ケース:ECA3290B-B
使用したMIDI https://ux.getuploader.com/MzmeMAD/download/10
北箱倉の素材 https://drive.google.com/drive/folders/1CiG9ukXVkh3MfJw6o3izIst1ARlWZiLv
必要明記:この動画の一部に音読さんを使用しています。
49インチ級ウルトラワイドモニターを置く前に知っておきたい奥行きとGPUの現実
【2026年】ウルトラワイドモニター11選！圧倒的な没入感と作業性 https://www.yamada-denkiweb.com/media/35788/
#Podcast #NotebookLM #Veo3 #DeepDive
【波音リツDiffSinger】ロンリーユニバース【再学習モデルSoft】
フカッフカッで、プカップカップカ☁️
――🪐――🪐――🪐――🪐――
本家様：Aqu3ra様 sm34923750
歌唱参考：『超かぐや姫！』公式様 sm45619738
UST：柚葉様 sm36650841 はんじ様 https://youtu.be/dZyda0Hoq_Y (ハモリ追加させて頂きました)
Vocal：波音リツDiffSinger再学習モデルSoft
Inst：本家様 https://piapro.jp/aqu3rapromo
Illust：ChatGPT様 https://chatgpt.com
参考サイト：
🌌DiffSingerモデルの作り方 https://www.canon-voice.com/diffsinger/
🌌Video Subtitle Animation Maker https://x.gd/rWXVI
――🌕――🌕――🌕――🌕――
再学習モデル第2段です。
■波音リツをDiffSingerで再学習してみた(試作モデルシリーズ)
①再学習モデルNormal sm46391456
②再学習モデルSoft これ
(学習条件)
・ベースモデル：なし
・データセット：カノン様の「波音リツ Soft」歌声データベース(50曲)＋「波音リツ Normal」(50曲) sm39242131
・学習ステップ数：30,000(Normal音源・事前学習)＋150,000(Soft音源・Finetuning)
・GPU：RTX 3090
・学習項目：acoustic・variance・duration・ピッチON
・選択学習項目：Energy(歌唱エネルギー)+Breathiness(吐息感)
・Shallow Diffusion：ON
※【訂正】前回の投稿で、ベースモデルの記載に誤りがありました。sm46391456
■(誤)ベースモデル：haru0l様の公開モデル→(正)ベースモデル：なし
コードの読み違いにより、誤認しておりました。
最初は手探りで設定してたけど、DiffSingerを理解してくると誤認してた箇所がいくつも見つかりました。
まだ少し疎い分野で、完璧に理解するなんて到底無理なんだと、思い知らされました笑
Normalモデルはピッチありも含めて合計7回、学習・作成しました。
mylist/78562877 series/526574
【モーション配布】「珠代ベスト～パンティーテックス～」を吉本新喜劇うどん屋風ステージで弦敷たまお（オリジナル）が踊ってみた！（手打ちモーショントレース）※Blender 3.6 LTS使用／歌詞付き
モーション配布場所＆説明文全文
https://youtu.be/Vy3U59joUU0
━
▼お借りしたもの（クレジット）▼
■使用音源・参考動画
◯使用音源
https://www.youtube.com/watch?v=ipk5tF0OkC4
◯振り付け参考
https://www.tiktok.com/@shimada_tamayo
https://www.tiktok.com/@abetti19851/video/7568360030748019976
https://www.youtube.com/watch?v=XHBr7gXgj68
■その他
◯使用フォント
Yuji Mai - Google Fonts
Zen Maru Gothic - Google Fonts
◯ＡＩ（一部テクスチャー画像生成）
Google Gemini
以上を利用させていただきました、ありがとうございました。
使用しても問題の無さそうなものを使わせていただいておりますが、もし問題があるようでしたら削除等の対応をしますので教えてください。
━
【使用ツール】Blender 3.3 LTS／Blender 3.6 LTS／Shotcut／Kdenlive／CorelDRAW／Affinity 他
【ポリゴン数】△140,434
【フレーム】4100（30fps）
【サイズ】1920×1080（フルＨＤ）
【アニメーションレンダリング】Eevee（サンプリング８）／約４時間／ＭＰ４（知覚的にロスレス）
【メイン制作ＰＣ】ＯＳ：Windows11 64bit／ＣＰＵ：Core i5-4200M（内蔵GPU）／メモリ：１６ＧＢ／ＳＳＤ
【使用機能】剛体物理演算／アンビエントオクルージョン／ブルーム／スクリーンスペース反射／イラディアンスボリューム
【制作メモ／備考】
・制作は「Blender 3.3 LTS」、レンダリングのみ「Blender 3.6 LTS」を使用しています。
・３ＤＣＧモデリング関係（モデル・背景ステージ等）は全て自作フルスクラッチです。
・キャラクターの見目はミドルポリゴン位ですがローポリゴンに細分割曲面１段階かけた状態なので制御的な事は基本ローポリ状態です。
・背景は完全ローポリ。
・モーション関係は自作（手打ち入力）です。
・輪郭は背面法（Outline Helper）を使用。
・イラスト／デザイン素材は基本自作です。
Ryzen AI 9 HX 470搭載ミニPC登場！性能だけでなく冷却性・拡張性も圧倒的なACEMAGIC F5A HX470を徹底レビュー！【ゆっくり解説】
正直価格も相当安い気はするんですよね。
完成度も高いしよくできたPCだと思います。
■今回紹介した製品
「ACEMAGIC F5A HX470」
Amazon：https://amzn.to/4yfeZKO
公式ストア：https://acemagic.jp/products/f5a-ai9-hx470?variant=52036040491288
Amazon版クーポンコードをもらいました！
クーポンコードを適用した価格：209998円
クーポンコード：XPZ4AL6L
有効期間：7月16日まで
■ベアボーン版はこちら
Amazon：https://amzn.to/4pfrNNg
公式ストア：https://acemagic.jp/products/f5a-ai9-hx470?variant=51997848764696
■スペック
CPU：AMD Ryzen AI 9 HX 470（12コア24スレッド）
GPU：AMD Radeon 890M（CPU内蔵）
メモリ：LPDDR5X-8000 32GB
SSD：PCIe4.0 ×4 1TB
OS：Windows 11 Pro
その他：OCuLink・USB4 ×2
■Amazonアソシエイト
https://amzn.to/489hn7K
このリンクを通じてAmazonの日々の買い物をしていただくと、当チャンネルの活動の支えになります。もしよければご使用ください…！
■Twitter（新製品情報やPC関連のネタを投稿しています）
https://twitter.com/midou_pcmovie?t=CswQClbF7dbVc44bT__4JA&s=09
※上記リンクにはAmazonアソシエイツリンク・アフィリエイトリンクを使用しています
#ゆっくり解説 #ミニPC #Ryzen
GPU・TPUの設計思想を考察：AIアクセラレータの本質と次世代アーキテクチャ（RNS）の視点
動画をご覧いただきありがとうございます！ この動画は、投稿者が関心を持った科学・技術のテーマについて、公開情報をもとに内容を整理し、視聴者の皆様にも分かりやすく共有することを目的として作成した解説動画です。
今回は、現代のAIを支える「GPU」と「TPU」の設計思想の違い、そして次世代の計算パラダイムである「RNS（剰余数系）」について掘り下げています。 何でもこなす10種競技の選手のようなGPUと、たった一つの種目に特化した重量挙げチャンピオンのようなTPUの特徴を比較しています。 それぞれの強みや性能を引き出すためのボトルネックを解説するとともに、従来の2進数計算（桁上げ伝播）の限界を原理的に回避するRNSの可能性についても触れています。
【AIツールの利用について】
本動画の音声や説明の生成には、「NotebookLM」などのAI支援ツールを使用しています。 そのため、発音の違和感、言い回し、要約のニュアンス、事実関係などに誤りが含まれる可能性があります。 なお、内容を少しでも把握しやすくするため、動画の冒頭には投稿者が見出しと紹介画像を追加しています。
【詳しい解説・参考資料はこちら】
正確な情報やさらに詳しい解説、参考資料などについては、以下のnote記事にまとめています。 ぜひ併せてご確認ください。
👉 https://note.com/science_totoron/n/neb530bced227
【コメント大歓迎です！】
私自身も日々学びながら発信をしております。 もし動画内で「ここ少し違うかも？」「こんな補足情報もあるよ！」といったお気づきの点がありましたら、ぜひ気軽にコメント欄で教えていただけるととても嬉しいです。 皆様からの補足、訂正、追加情報などを心よりお待ちしております！
GPUアーキテクチャの物理学 ― なぜAIとHPCはGPUを必要とするのか ―
生成AIや科学技術計算を支えるGPUは、なぜCPUとは異なる構造を持ち、AIやHPCで大きな力を発揮するのでしょうか。
本動画では、「GPUアーキテクチャの物理学」をテーマに、CPUとGPUの違い、並列計算、行列演算、メモリ帯域、低精度計算、データ移動、TMAなどの仕組みについて、できるだけ分かりやすく紹介します。
GPUは、単に計算コアの数が多いだけではありません。大量の計算を同時に処理する設計、データを効率よく運ぶメモリ構造、計算と通信を重ね合わせる仕組み、複雑なハードウェアを扱いやすくするソフトウェア環境など、さまざまな工夫によってAIや科学計算を支えています。
本動画は、投稿者が関心を持った科学・技術のテーマについて、公開情報をもとに内容を整理し、視聴者の皆さまにも分かりやすく共有することを目的として作成した解説動画です。動画の冒頭には、内容を把握しやすくするため、投稿者が見出しと紹介画像を加えています。
なお、動画内の音声や説明の作成には、NotebookLMなどのAI支援ツールを使用しています。そのため、発音、言い回し、要約、技術的な説明、事実関係などに誤りや不十分な点が含まれる可能性があります。
正確な情報、詳しい解説、参考資料については、以下のnote記事をご確認ください。
▼参考記事
「GPUアーキテクチャの物理学 ― なぜAIとHPCはGPUを必要とするのか ―」
https://note.com/science_totoron/n/nb129214a8ed9
内容についてお気づきの点がありましたら、補足、訂正、追加情報などをコメント欄でお寄せいただけると幸いです。専門的な補足はもちろん、疑問や感想なども歓迎しています。どうぞ気軽にコメントしてください。
崩壊する自作PC市場
Nvidia、新型GPUなしの異例の年へ 紙製トレカ騒動の裏にあるVRAM供給危機とRTX 5090価格暴騰 https://www.zaikei.co.jp/article/20260712/860800.html
#Podcast #NotebookLM #Veo3 #DeepDive
【週間PCニュース】Windows 11脆弱性570件修正・RTX 50温度表示・FSR 8xの情報など6本｜7月13日～19日
2026年7月13日～19日に報じられた、注目のPCニュース6本をまとめてお届けします。
今回の主な内容はこちらです。
・Windows 11関連の脆弱性570件修正と、一部Dell製PCの注意点
・RTX 50シリーズのGPU Hotspot温度表示に対応する監視ソフトの動き
・非公式ツール利用時の注意点
・AMD FSR「最大8倍のMulti Frame Generation」に関する未発表情報
・RTX 50 SUPERシリーズに関する噂と現時点での整理
・Intel Nova Lake-S、最大52コアや新ソケットLGA1954のリーク情報
・MSI Afterburner次期ベータ版で追加予定の新機能
確定情報・未発表情報・リーク情報を分け、現時点で分かっている範囲を整理しています。
※未発表製品やリーク情報は、正式発表まで内容が変更される可能性があります。
※動画の内容は、各社の発表・公開情報・報道を基に制作しています。
音声：VOICEVOX 小夜／SAYO
CPUの岐路：GPU・TPU時代のヘテロジニアスコンピューティングで再定義される役割
ご視聴ありがとうございます！ この動画は、私が関心を持った科学・技術のテーマについて、公開情報をもとに内容を整理し、みなさんに分かりやすく共有することを目的として作成した解説動画です。
今回のテーマは「AI時代におけるCPUの進化と新しい役割」です。 「CPUはもう時代遅れなのか？」という疑問から出発し、TPUなど特定の計算を得意とする専用アクセラレータの台頭、大規模言語モデル（LLM）が抱えるメモリの壁、そしてAI向けに進化を遂げた最新CPUの逆襲について解説しています。 動画の冒頭には、内容を把握しやすくするため、見出しと紹介画像を加えてみました。動画本編に入る前の参考にしていただければ幸いです。
【AI支援ツールの使用について】
本動画内の音声や説明の作成には、NotebookLMなどのAI支援ツールを使用しています。そのため、発音の違和感や独特な言い回し、要約や事実関係などに誤りが含まれる可能性があります。 正確な情報や詳しい解説、元となった参考資料については、以下の note.com の記事にまとめていますので、ぜひ併せてご確認ください。
参考資料・詳細解説はこちら：
https://note.com/science_totoron/n/nd1e0ac0ee1c6
【コメント大歓迎です！】
AIツールを利用してまとめていることもあり、至らない点や誤解を生む表現があるかもしれません。 「ここはこういうことだよ」「こんな最新情報もあるよ」といった補足や訂正、追加情報などがございましたら、ぜひ気軽にコメント欄で教えていただけるととても嬉しいです！ 皆さんと一緒に知識を深めていけるような、温かい場になればと思っています。
それでは、AI時代においてシステム全体をまとめる「オーケストラの指揮者（マエストロ）」として生まれ変わるCPUの物語を、どうぞお楽しみください！
IPUとは？：独立タスクを並列実行する MIMDアーキテクチャが変えるAI・科学計算
ご視聴ありがとうございます！ この動画では、AIや最先端の科学シミュレーション分野で注目を集めている新しいプロセッサー「IPU（Intelligence Processing Unit）」について解説しています。
従来のGPUが採用する「SIMDアーキテクチャ」とは異なり、IPUは独立したタスクを並列実行できる「MIMDアーキテクチャ」を採用しています。この仕組みがどのようなメリットをもたらすのか、データの大半がゼロになるスパース計算やスキュー行列への強み、そして宇宙物理学における応用例などを通してご紹介します。
【この動画について】
本動画は、投稿者が関心を持った科学・技術のテーマについて、公開情報をもとに内容を整理し、視聴者の皆様にも分かりやすく共有したいという目的で作成した解説動画です。 動画の内容を少しでも把握しやすくするため、冒頭部分には投稿者が見出しと紹介画像を追加しています。
【AIツールの利用と情報の正確性について】
本動画の音声や解説文の生成には、「NotebookLM」などのAI支援ツールを使用しています。 そのため、専門用語の発音や言い回し、内容の要約、事実関係などに誤りが含まれている可能性があります。
正確な情報や詳しい解説、参考資料などについては、以下のnote記事にまとめておりますので、ぜひ併せてご確認ください。
📝 参考資料・詳細解説（note）
https://note.com/science_totoron/n/n304b442be0e2
【コメント大歓迎です！】
AIを利用して情報をまとめていることもあり、至らない点や間違っている部分があるかもしれません。「ここはこうじゃないかな？」「こんな最新情報もあるよ！」といった補足や訂正、追加情報などがございましたら、ぜひコメント欄で気軽に教えていただけるととても嬉しいです！ 皆様と一緒に学び、理解を深めていければと思っています。
それでは、次世代アーキテクチャが切り拓く「計算の未来」を、どうぞお楽しみください！
Computex 09 NVIDIA CEO Jen Hsun talks about GPU Consumer app parallel processing
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Computex 09 NVIDIA CEO Jen Hsun talks about GPU Tipping
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Computex 09 NVIDIA Galaxy GPU Poker - Who loves NVIDIA?
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