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#ハードウェア最適化

2件の記事

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#AI駆動開発#LLM#NPU#Docker#NVIDIA#CPU#エージェント#NemoClaw
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Qiita4月6日· 1分で読める中級

Ryzen AI Max+395のNPUを利用するFastFlowLMコンテナを作成する

Ryzen AI Max+395搭載のNPUを活用するため、FastFlowLMをDocker環境で動かす構築手順を詳細に解説しています。カーネルアップグレード・ブートオプション調整・NPUドライバインストール・Dockerfile作成まで、実装に必要な全ステップが含まれており、50TOPSのNPU性能を引き出すための実践的なハウツーです。

#AI駆動開発#LLM#NPU
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Qiita3月18日· 2分で読める中級🔥 注目

【GTC 2026】NVIDIAがGPU主義を脱却?Vera CPUとNemoClaw解説

GTC 2026でNVIDIAがGPU単独主義から脱却を宣言。新型CPU「Vera」とGroqとの提携、エージェント開発フレームワーク「NemoClaw」により、推論コスト削減とリアルタイム性の両立が実現します。NemoClawではハードウェア最適化が自動化され、従来数百行必要だったエージェント構築がわずか数行で可能に。エンジニアは今後、GPU以上にハードウェア最適設計とエージェント指向アーキテクチャの理解が必須スキルになります。

#NVIDIA#CPU#エージェント
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