[自作日記0]GPUマシン自作日記はじめます

[自作日記0]GPUマシン自作日記はじめます

こんにちは!Qualiteg ブートキャンプチームです。
Qualiteg のお仕事に携わっていただくメンバーの立ち上がりサポートをしています!

Qualiteg では、GPU入りの開発用PCや研究用PCは自作を推奨してます!

自らスペックを検討し、秋葉原に買いに行き、相談し、パーツを選定し、組み立てるという一連の経験は非常にエキサイティング&勉強になるからです。

a group of people standing outside of a building
Photo by Shigeki Wakabayashi / Unsplash


ハードウェアの知識はもとより、秋葉原でのお店ごとの特徴、流行、店員さんの熱量、得られるものが非常に大きいです。


たまにパーツ選定ミスをしてしまったり、組み立て途中でパーツを壊してしまったりすることもありますが、その授業料を払ってでも自身で行う価値は十二分にあります。

授業料はどうせ会社持ちですし( ¯▽¯ )

当社では代表をはじめビジネス営業担当まで全員が日々の業務で使用するGPU搭載マシンの自作に励んでおり、日々パーツ情報、親切な販売店情報、弟子入りしたくなるような凄腕店員さん情報(本当に知識豊富ですごい店員さんがアキバの自作系お店にはたくさんいます。感謝!)を共有しています。

high rise buildings
Photo by kokaze production / Unsplash



とはいえ、いきなり秋葉原に突撃する前に、まずは、PC自作の基礎知識をマスターすべく本日記を展開いたします。本日記シリーズはQualiteg メンバー向けですが、一般の皆様にもご参考になる内容があるかもしれませんので、記事は公開設定といたしました。
(一部読みづらい部分などあるかもしれませんので、その点ご了承くださいませ)

本シリーズは、個人用GPUパソコンにフォーカスしていますが、Qualiteg ではプロ用途向けとして商用GPU環境に関する専門家のサポートで大規模GPUクラスターを用いた高負荷対応LLMシステムの構築も承っておりますので、商用LLMシステムご検討のおりにはぜひお声がけくださいませ。


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発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第3回:wav2vec特徴量から口形パラメータへの学習

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こんにちは! 前回までの記事では、 * wav2vecを用いた音声特徴量抽出の仕組み(第1回)と、 * リップシンク制作における累積ドリフトの補正技術(第2回) について解説してきました。今回はいよいよ、これらの技術を統合して実際に音声から口の動きを生成する核心部分に踏み込みます。 本記事で扱うのは、wav2vecが抽出した768次元の音響特徴量を、26個の口形制御パラメータの時系列データに変換する学習プロセスです。これは単なる次元削減ではありません。音の物理的特性を表す高次元ベクトルから、人間の口の動きという全く異なるモダリティへの変換なのです。この変換を実現するには、音韻と視覚的な口形の間にある複雑な対応関係を、ニューラルネットワークに学習させる必要があります。 特に重要なのは、この対応関係が静的ではなく動的であるという点です。同じ音素でも前後の文脈によって口の形が変わり、さらに音が聞こえる前から口が動き始めるという時間的なズレも存在します。これらの複雑な現象をどのようにモデル化し、学習させるのか。本記事では、LSTMとTransformerという2つの強力なアプロー

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AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー:第1回 AI DLPとPROXY

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こんにちは!本日はAI時代のデータ漏洩防止について、とくにその通信技術面に焦点をあてつつ、AIセキュリティにどのように取り組んでいくべきか、解説いたします。 1. はじめに 生成AIの急速な普及により、企業のデータガバナンスは新たな局面を迎えています。ChatGPTやClaudeといった大規模言語モデル(LLM)は、業務効率を飛躍的に向上させる一方で、意図しない機密情報の漏洩という深刻なリスクをもたらしています。 従業員が何気なく入力した顧客情報や営業秘密が、AIサービスの学習データとして使用される可能性があることを、多くの組織はまだ十分に認識していません。従来のDLP(Data Loss Prevention)ソリューションは、メールやファイル転送を監視することには長けていましたが、リアルタイムで行われるWebベースのAIチャットやAIエージェントとの対話で発生しうる新しい脅威には対応できていないのが現状です。 本記事では、AI時代のデータ漏洩防止において中核となる技術、特にHTTPS通信のインターセプトとその限界について、技術的な観点から詳しく解説します。プロキシサーバー

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LLM推論基盤プロビジョニング講座 第5回 GPUノード構成から負荷試験までの実践プロセス

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こんにちは!これまでのLLM推論基盤プロビジョニング講座では、推論速度の定義、リクエスト数見積もり、メモリ消費量計算、推論エンジン選定について詳しく解説してきました。 今回は、残りのステップである「GPUノード構成見積もり」「負荷試験」「トレードオフ検討」について一気に解説し、最後に実際のサーバー構成例をご紹介します。 STEP5:GPUノード構成見積もり GPUメモリから考える同時リクエスト処理能力 LLMサービスを構築する際、どのGPUを何台選ぶかは非常に重要な決断です。今回はLlama 8Bモデルを例に、GPUメモリ容量と同時リクエスト処理能力の関係を見ていきましょう。 GPUメモリの使われ方を理解する ここは復習となりますが、 LLM推論においてGPUメモリは主に2つの用途で消費されます 1. モデル重みデータ: LLMモデル自体を格納するためのメモリ 2. KVキャッシュ: ユーザーとの対話コンテキストを保持するための一時メモリ Llama 8Bを16ビット精度で実行する場合、モデル重みデータは約16GBのメモリを占めます。これは固定的なメモリ消

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発話音声からリアルなリップシンクを生成する技術 第2回:AIを使ったドリフト補正

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こんにちは! 前回の記事では、当社のMotionVoxで使用している「リップシンク」技術について、wav2vecを用いた音声特徴量抽出の仕組みを解説しました。音声から正確な口の動きを予測するための基礎技術について理解いただけたかと思います。 今回は、その続編として、リップシンク制作における重要な技術的課題である「累積ドリフト」に焦点を当てます。wav2vecで高精度な音素認識ができても、実際の動画制作では複数の音声セグメントを時系列に配置する際、わずかなタイミング誤差が蓄積して最終的に大きなずれとなる現象が発生します。 本記事では、この累積ドリフトのメカニズムと、機械学習を活用した最新の補正技術について、実際の測定データを交えながら詳しく解説していきます。前回のwav2vecによる特徴抽出と今回のドリフト補正技術を組み合わせることで、MotionVoxがどのように高品質なリップシンクを実現しているのか、その全体像が見えてくるはずです。 累積ドリフトとは何か 基本概念 累積ドリフトとは、個々の音声セグメントが持つ微小なタイミング誤差が、時間の経過とともに蓄積していく現象で

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