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苦渋の転換期を迎えた最新世代GPU「GeForce RTX 50」シリーズを技術解説!(NVIDIA GeForce RTX 5090/5080/5070Ti/5070/5060Ti/5060)
2025年1月に発表された「GeForce RTX 50」シリーズの技術解説動画です。
★製品HP
https://www.nvidia.com/ja-jp/geforce/graphics-cards/50-series/
★発売日(日本時間)
GeForce RTX 5090:2025/1/30 23時(グローバル同時発売)
https://amzn.to/4n0Inzm
GeForce RTX 5080:2025/1/30 23時(グローバル同時発売)
https://amzn.to/4eIdFIW
GeForce RTX 5070Ti:2025/2/20 23時(グローバル同時発売)
https://amzn.to/41T8ZbN
GeForce RTX 5070:2025/3/5 23時(グローバル同時発売)
https://amzn.to/3ODzVt3
GeForce RTX 5060Ti:2025/4/16 22時(グローバル同時発売)
https://amzn.to/4sXQU7s
GeForce RTX 5060:2025/5/20 11時
https://amzn.to/4sTGfKP
★日本国内価格(発売時)
GeForce RTX 5090:393,800円~
GeForce RTX 5080:198,800円~
GeForce RTX 5070Ti:148,800円~
GeForce RTX 5070:108,800円~
GeForce RTX 5060Ti:69,800円~
GeForce RTX 5060:55,800円~
※Youtubeで2025年3月15日に公開した動画となります。
元動画はこちら → https://youtu.be/E-84fu5_eY0
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★Youtubeメインチャンネル「LIGHTNING_GADGET」
https://www.youtube.com/channel/UCW0gd_bcIcleo_3u6OHINBg
★ブログ:note「LIGHTNING_GADGET」
https://note.com/lighting2564
★X(旧twitter)
https://x.com/lightning_dream
X線CTラミノグラフィ入門|CTとの違いと最新応用をわかりやすく解説
X線CTラミノグラフィ(Computed Laminography, CL)について、自分の理解を整理するためのメモ的な解説動画です。
今回は、通常のX線CTが苦手とする「平たくて広い試料」に対して、ラミノグラフィがどのように非破壊3D観察を可能にするのかを、できるだけ直感的に紹介しています。回転軸を傾けることでX線の通り方がどう変わるのか、またその一方で生じるミッシングコーンやアーティファクト、再構成計算、GPUによる高速化、マイクロチップ・回路基板・パワーモジュール・生体試料・岩石観察などへの応用についても触れています。
なお、本動画は専門的な内容を学びながら整理した個人的なメモ・理解補助として作成したものです。NotebookLMを使用しているため、発音や表現、内容の一部に誤りや不正確な点が含まれる可能性があります。正確な情報や詳しい解説、参考資料については、以下のnote.comの記事をご確認ください。
「X線CTラミノグラフィ入門|CTとの違いと最新応用をわかりやすく解説」
https://note.com/science_totoron/n/n6d0198ae9c51
補足、訂正、追加情報などがありましたら、ぜひコメント欄で教えてください。気軽な感想や質問も歓迎です。皆さんのコメントを通じて、より正確で分かりやすい内容にしていければと思います。
また、このような学習・解説活動は、皆さまからのギフトによって支えられています。応援いただけると今後の動画作成の大きな励みになります。
Claudeの5時間レート制限地獄が倍増で完全終了…!?マスク氏と宿敵が電撃提携で神展開!
2026年5月8日、AnthropicがSpaceXの超巨大データセンター「Colossus 1」を完全リース!
22万台以上のNVIDIA GPU(H100/H200/GB200)で、Claude Codeのレート制限が劇的に緩和…!?
ずんだもんの5時間待ち地獄が倍増&ピーク時制限撤廃で完全解放される新時代到来だ!
• Anthropic公式:https://www.anthropic.com/news/google-broadcom-partnership-compute
• AP News:https://apnews.com/article/amazon-anthropic-ai-artificial-intelligence-aws-claude-cffa2cc19f9928d9ac44e44f2d967d36
• x.ai公式:https://x.ai/colossus
• WSJ / Business Insider 関連報道
音声 VOICEVOX 様 https://voicevox.hiroshiba.jp/
┗ VOICEVOX:ずんだもん
VOICEVOX:四国めたん
VOICEVOX:春日部つむぎ
立ち絵
┗ 坂本アヒル 様 https://x.com/sakamoto_AHR
NVIDIA決算解説FY27Q1【VOICEVOX解説】
00:00 NVIDIA Q1 FY2027 決算解説
00:28 決算全体像と業績ハイライト
00:45 Q1実績ハイライト
01:29 業績データの詳細比較
02:01 高成長・高利益率・高キャッシュ創出の両立
02:31 Q2ガイダンスと今後の見通し
02:46 Q2売上ガイダンス
03:18 ガイダンスが示す2つの重要な意味
03:58 データセンター事業の進化
04:12 データセンター売上の内訳と成長
04:45 ネットワークが重要になる理由
05:22 旧区分と新区分の考え方
05:51 データセンター内の新区分比較
06:24 巨大クラウド依存からの脱却
06:54 AIファクトリーという新概念
07:11 従来の工場とAIファクトリーの違い
07:44 顧客が重視する評価指標の変化
08:09 利益率75%が維持される理由
08:40 推論需要の拡大
08:53 AI利用フェーズの進化
09:24 推論インフラの収益化
09:44 売上を生む設備としてのAIインフラ
10:15 次世代製品群と技術展開
10:28 Blackwellの立ち上がり
10:58 Blackwellによる推論コスト削減効果
11:28 次世代Vera RubinとVera CPU
11:55 エージェンティックAIにおける役割分担
12:31 競争力と新たな市場
12:42 ASIC・カスタムチップ脅威論への回答
13:15 NVIDIAの競争優位の源泉
13:48 Edge Computingの売上規模
14:13 Physical AI(物理AI)の展開領域
14:41 財務状況とサプライチェーン
14:50 圧倒的なキャッシュ創出力
15:17 株主還元の強化策
15:47 大規模なサプライチェーンの確保
16:20 供給確保の強みと潜在的リスク
16:51 今後のリスクと注目ポイント
17:00 中国リスクへの視点
17:34 今回の決算のポジティブポイント
18:02 警戒すべきリスク
18:32 AIバブル論に対する反論
19:07 まとめと総括
19:15 GPU会社からAIインフラ会社へ
19:43 投資家が視点を変えるべきポイント
CUDA入門 #1 GPUの概要
AIや大規模計算で使用される事が多くなった、
GPUについての解説です。
CUDA対応GPUでは、数百から二万強のCUDAコアを持ち、
CUDAコア数個の計算を並列で(同時に)行うことが可能です。
これにより、計算処理速度の向上され、
AIなどの分野で、必須に近い存在となっています。
【使用した素材】
(合成音声)VOICEVOX:No7
【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
普段はようつべに動画をあげてます
チャンネル登録高評価よろしくお願いします!
https://www.youtube.com/@%E3%82%A2%E3%83%AA%E3%83%90%E3%83%90ch?
sub_confirmation=1
Twitterのフォローも!https://x.com/Alibava_
使用素材(使用していないことがあります)
魔王魂→https://maou.audio/ニコニ・コモンズ様→http://commons.nicovideo.jp/甘茶の音楽工房様→http://amachamusic.chagasi.com/D-elf.com様→https://www.d-elf.com/効果音ラボ様→https://soundeffect-lab.info/dova-syndrome様→https://dova-s.jp/NoCopyrightSounds→ / https://www.youtube.com/user/NoCopyrightSounds
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://www.canon-voice.com/diffsinger/
・Ultimate guide: 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:haru0l様の公開モデル(参考サイトの通り)
・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 steps(継続事前学習)
・GPU:RTX 4090/3090(1枚)
・学習項目:acoustic・variance・durationはON、ピッチ学習はOFF
・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
スピキの咆哮
さあ韓国の人は許してくれるのでしょうか☆
PC環境
CPU:Ryzen7 2700X
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 2700X
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 2700X
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
CUDA入門03 CUDA環境の構築2
今回は、CUDA環境の構築の二回目になります。
GPUドライバーのインストール手順などを紹介します。
【使用した素材】
(合成音声)VOICEVOX:No7
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/
Computex 09 Notebooks powered by NVIDIA GPU
Computex 09 Notebooks powered by NVIDIA GPU
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
Computex 09 NVIDIA CEO Jen Hsun talks about GPU Tipping
Computex 09 NVIDIA CEO Jen Hsun talks about GPU+CPU Coprocessing
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Computex 09 NVIDIA Galaxy GPU Poker - Who loves NVIDIA?
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Computex 09 NVIDIA Galaxy GPU Poker Play
Computex 09 NVIDIA Galaxy GPU Poker Play
Computex 09 NVIDIA Galaxy GPU Poker showgirls Dance
Computex 09 NVIDIA Galaxy GPU Poker showgirls Dance
Computex 09 NVIDIA Galaxy GPU Poker Winner
Computex 09 NVIDIA Galaxy GPU Poker Winner
Computex 09 NVIDIA Showgirl distributing GPU_Poker part.1
Computex 09 NVIDIA Showgirl distributing GPU_Poker part.1
Computex 09 NVIDIA Showgirl distributing GPU_Poker part.2
Computex 09 NVIDIA Showgirl distributing GPU_Poker part.2
Computex 09 NVIDIA Showgirl distributing GPU_Poker part.3
Computex 09 NVIDIA Showgirl distributing GPU_Poker part.3
【情報処理学会】第77回全国大会 多様な構造型ストレージ技術を統合可能な再構成可能データベース技術 (松谷 宏紀)
日時:3月18日(水曜日)15:20-17:50
場所:百周年時計台記念館 1F 百周年記念ホール
セッション名:CREST・さきがけ「ビッグデータ」2領域 成果報告会
多様な構造型ストレージ技術を統合可能な再構成可能データベース技術
松谷 宏紀 (慶應義塾大学 理工学部 専任講師)
【講演概要】リレーショナルデータベースに加え,特定用途に特化した構造型ストレージ技術(NOSQL)を適材適所で組み合わせることで高効率な情報基盤を実現できる.このような情報基盤の高スループット化および低消費電力化のために,本研究では,多様な構造型ストレージ(キーバリューストア型,カラム指向型,ドキュメント指向型,グラフ型)のためのアクセラレータを研究開発している.本発表では,現在開発中の10GbEインタフェースを4本備えたFPGAボードを使用したキーバリューストア型およびカラム指向型アクセラレータ,GPUを使用したドキュメント指向型およびグラフ型データベースアクセラレータを紹介する.また,外れ値学習機能を有したネットワークインタフェースについても紹介する.
https://www.gakkai-web.net/gakkai/ipsj/temporary_program/html/event/D-3.html
Jumper開発進捗 2月6日(土) | n次元ちゃんねる
Jumperの開発に関する進捗報告を毎週しています。
今週の進捗はいかに!?
前の動画
Jumper公式サイト!!!
【AIモダン計測制御】エッジAIでロボット・アームを制御 @大阪
【AIモダン計測制御】エッジAIでロボット・アームを制御 @大阪
ロボットの姿勢を撮影し,Jetson Nanoを使ったエッジAIでセマンティック・セグメンテーション&骨格推定を行ないます.
その結果を使ってロボットをフィードバック制御する実験の様子をご紹介します.
(プレゼン:鎌田 智也さん)
「Interface」の読者&記事執筆者の集い「AI計測制御」オフ会@大阪のプレゼン動画です
【AIモダン計測制御】Google Edge TPUでTensorFlow Liteを使う
https://www.nicovideo.jp/watch/sm35764470
「AIモダン計測制御」特集号はこちら(Interface2019年8月号)
https://shop.cqpub.co.jp/hanbai/books/MIF/MIF201908.html
AIが革命的なホントの理由
特集 AIモダン計測制御の研究[エッジGPU Jetson]
ウデの見せどころ!今までなかった新世界創造!
第1章 エッジAIコンピュータで広がるモダン計測制御の世界
カメラ・センシング新時代
第2章 AIモダン計測制御ロボの実験構成
1万円Jetson Nano用学習済みモデル作成の準備
第3章 手のひらエッジGPU用のAI開発環境
メカニズム&求められることをつかんでおく
第4章 モダンAI姿勢推定を実現するには
ピクセル単位分類のためのラベル付け
第5章 Myロボット・アーム学習データを作る
まずはベースを作る
第6章 姿勢推定のためのAIモデルの作成&学習
モダンAI計測制御のキモ
第7章 1万円GPUボードJetson Nanoに組み込んで動かす
………
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