ソフトウェア技術ブログへようこそ!React、JavaScript、技術スキルのナレッジ記事ページです。monorepoの技術的な情報をお探しの方も、zustandの状態管理のヒントをお探しの方も、フロントエンド開発の理解を深めたい方も、ここには豊富なリソースがあります。各記事は、必要な情報を素早く見つけることができるよう、わかりやすく、アクセスしやすいコンテンツを提供するよう注意深く書かれています。基本的なコンセプトから高度なヒントまで、あなたが初心者であろうと上級者であろうと、誰にとっても役立つ情報があります。グラフィックコンテンツにご興味のある方は、以下のサイトもご参照ください Instagram。
米国の半導体戦略が大きく転換! TSMC の 1,650 億ドルの投資はチップ市場をどのように書き換えるのでしょうか?
台湾セミコンダクター・マニュファクチャリング・カンパニー(TSMC)は最近、米国に3番目のウエハー工場を設立し、アリゾナ州に先進的なパッケージング工場と研究開発センターを建設するために1650億ドルを投資する計画を発表した。この大規模な投資は、TSMCの事業拡大戦略の一環であるだけでなく、国際政策や経済発展とも密接に関係しています。
この投資は世界のチップ市場にどのような影響を与えるでしょうか? TSMCが米国への投資を増やすことのメリットとデメリットは何ですか?台湾の経済と地域の安全保障にどのような影響があるでしょうか?今日は、この大きな決断を詳細に分析し、この戦略がテクノロジー業界にどのような変化をもたらすかについてお話しします。
DeepSeek vs. OpenAI vs. Anthropic: どちらの AI トレーニングがより効率的でしょうか?
人工知能 (AI) は急速に世界を変えています。チャットボット、音声アシスタント、自動運転車など、それらはすべて強力な AI トレーニングおよび推論テクノロジーに依存しています。しかし、すべての AI モデルが同じようにトレーニングされるわけではなく、最先端のハードウェアを使用することを選択する企業もあれば、より少ないリソースで同様の結果を達成しようとする企業もあります。
AI分野における3大競合はDeepSeek、OpenAI、Anthropicであり、各社はそれぞれ異なるトレーニング戦略を採用しています。 DeepSeek は古いが安価な A100 GPU の使用を選択し、OpenAI は最新の NVIDIA H100 に依存し、Anthropic は Google TPU に依存して AI トレーニングを最適化しました。この記事では、AIトレーニングと推論におけるこれら3社の戦略を詳しく調べ、AI業界への影響を分析します。さあ、読み進めましょう!
一日で株価が暴落? ! NVIDIA は DeepSeek AI の脅威とどう戦うのか
DeepSeek とは誰ですか?
DeepSeek は、OpenAI GPT-4 と非常に低コストで競合する AI モデルを最近開発した中国のスタートアップ企業です。 DeepSeek の成功は主に、古い NVIDIA A100 GPU と低コストのチップを組み合わせることで AI トレーニングの高コストを打破した革新的な AI トレーニング方法によるものです。
NVIDIAの役割
NVIDIA は世界の AI ハードウェア市場のリーダーであり、同社のハイエンド GPU は AI のトレーニングや推論に広く使用されています。これまで、NVIDIA はほぼすべての大規模 AI プロジェクトのコアサプライヤーであり、企業は AI モデルのトレーニングに同社の高価な GPU に頼らざるを得ませんでした。
DeepSeekとNVIDIA
DeepSeek は現在も AI モデルの実行に NVIDIA のハードウェアに依存していますが、AI トレーニングには必ずしも NVIDIA の最新の H100 または Blackwell アーキテクチャ GPU を使用する必要はないことを DeepSeek は証明しており、これにより市場も NVIDIA のハイエンド ハードウェアの必要性を再考し始めています。
DeepSeek: 新たな AI 勢力が業界の状況をいかに覆すか
近年、人工知能(AI)分野での競争はますます激しくなり、世界中のテクノロジー企業が市場機会を掴むためにリソースを投入しています。この AI 競争において、DeepSeek は低コストで高効率な技術ソリューションで急速に台頭し、市場の注目を集めています。 DeepSeekは、OpenAIやAnthropicなどのアメリカのテクノロジー企業と比較して、強力な技術革新能力を発揮するだけでなく、AIトレーニングのコストに関する人々の既存の認識を覆します。
この記事では、DeepSeek の台頭を詳しく調べ、その技術的優位性、中核的競争力、AI 業界へのインスピレーションをさまざまな観点から分析します。さあ、読み進めましょう!
[Leetcode] 0020. 有効な括弧
'('、')'、'{'、'}'、'['、']' の文字のみを含む文字列が与えられた場合、入力文字列が有効かどうかを判断します。
入力文字列は次の場合に有効です。
開いた括弧は同じ種類の括弧で閉じる必要があります。
開いた括弧は正しい順序で閉じる必要があります。
すべての閉じ括弧には、同じタイプの対応する開き括弧があります。
[リートコード] 0049. グループアナグラム
文字列の配列 strs が与えられた場合、アナグラムをグループ化します。任意の順序で回答を返すことができます。
アナグラムとは、異なる単語または句の文字を並べ替えて形成される単語または句であり、通常は元の文字をすべて 1 回だけ使用します。
[リートコード] 0242. 有効なアナグラム
2 つの文字列 s と t が与えられた場合、t が s のアナグラムであれば true を返し、そうでない場合は false を返します。
アナグラムとは、異なる単語または句の文字を並べ替えて形成される単語または句であり、通常は元の文字をすべて 1 回だけ使用します。
[リートコード] 0076. 最小ウィンドウ部分文字列
それぞれ長さが m と n の 2 つの文字列 s と t が与えられた場合、t 内のすべての文字 (重複を含む) がウィンドウに含まれる s の最小のウィンドウ部分文字列を返します。そのような部分文字列が存在しない場合は、空の文字列 "" を返します。
テストケースは、回答が一意になるように生成されます。
[リートコード] 0424. 最長繰り返し文字の置換
文字列 s と整数 k が与えられます。文字列の任意の文字を選択し、それを他の大文字の英語文字に変更できます。この操作は最大 k 回実行できます。
上記の操作を実行した後に取得できる同じ文字を含む最長の部分文字列の長さを返します。
[リートコード] 0212. ワードサーチ II
mxn の文字のボードと単語の文字列のリストが与えられた場合、ボード上のすべての単語を返します。
各単語は、水平または垂直に隣接するセルの文字から構成する必要があります。 同じ文字セルを 1 つの単語内で複数回使用することはできません。
[リートコード] 0079. ワードサーチ
mxn の文字のグリッド board と文字列 word が与えられた場合、グリッド内に word が存在する場合は true を返します。
単語は、水平または垂直に隣接するセルの文字から構成されます。同じ文字セルを複数回使用することはできません。
[リートコード] 0048. 画像を回転する
画像を表す nxn 2D 行列が与えられ、画像を 90 度 (時計回り) 回転させます。
画像をその場で回転させる必要があるため、入力 2D マトリックスを直接変更する必要があります。別の 2D マトリックスを割り当てて回転を実行しないでください。
[リートコード] 0885. スパイラル・マトリックスIII
東向きの行 x 列グリッドのセル (rStart、cStart) から開始します。北西の角はグリッドの最初の行と列にあり、南東の角は最後の行と列にあります。
時計回りの螺旋状に歩き、グリッドの境界の外側に移動するたびに、グリッドの外側を歩き続けます (ただし、後でグリッドの境界に戻ることもあります)。グリッドのcolsスペース。
グリッドの位置を表す座標の配列を、訪問した順序で返します。
[リートコード] 0143. リストの並べ替え
単一のリンクされたリストの先頭が与えられます。リストは次のように表すことができます。
L0 → L1 → … → Ln – 1 → Ln
リストを次の形式になるように並べ替えます。
L0 → Ln → L1 → Ln – 1 → L2 → Ln – 2 → …
リストのノードの値は変更できません。変更できるのはノード自体のみです。
CES 2025: NVIDIA は 3 つのキーをどのように使用して AI テクノロジーのイノベーションを推進していますか?
AI の急速な台頭により、世界は前例のないスピードで変化しており、NVIDIA がこの波の中心的な推進力であることは間違いありません。閉幕したばかりの CES 2024 では、NVIDIA の複数の発表が、ハードウェア パフォーマンスの画期的な進歩であれ、AI アプリケーションの普及であれ、再び業界の方向性を導き、将来の AI テクノロジーの開発に強い勢いをもたらしました。
今日は、CES での NVIDIA の最新発表のいくつかと、これらのアップデートが私たちの将来にどのような影響を与えるかに焦点を当てます。