この記事は、最初のパーソナルコンピュータではありませんでしたが、x86アーキテクチャの誕生に多大な影響を与えたDatapoint 2200ターミナルの物語です。パーソナルコンピュータが登場する前は、コンピュータターミナルがユーザーにとって最も一般的なインタラクションデバイスでした。プログラム可能なターミナルであるDatapoint 2200は、当初はスタンドアロンコンピュータとして設計されていませんでしたが、x86アーキテクチャのプロトタイプを生み出し、現在でもノートパソコン、デスクトップ、サーバーで広く使用されています。この記事では、Datapoint 2200の設計思想、技術仕様、そしてコンピュータの歴史への大きな影響を詳細に説明し、技術開発における一見地味だが重要なイノベーションを示しています。
続きを読む
大規模言語モデル（LLM）の時代においても、アセンブリ言語を学ぶことは依然として価値があります。この記事では、DeepSeekによるNvidiaのPTX中間言語を用いたネットワーク操作の高速化という文脈において、アセンブリ言語の関連性を考察しています。高水準言語やLLMはコードを生成できますが、アセンブリ言語の理解はコンピュータの動作メカニズムを深く理解し、高水準言語のコードのデバッグに役立ちます。この記事では、7種類のアセンブリ言語（レトロな6502、Z80、8086、68000、そして最新のx86-64、ARM、RISC-V）を比較し、学習教材、学習曲線、使いやすさ、アクセス可能性、楽しさの観点から評価しています。最終的に、明確な学習パス、豊富なリソース、そして将来性から、RISC-Vが初心者にとって最適な選択肢であると結論付けています。
続きを読む
トレイシー・キダーの『新マシンの魂』は、1970年代後半、DECのVAXに対抗するため、Data General社がEclipse MV/8000を開発した際の激しい開発競争を描いています。キダーは「反逆者」エンジニアチームの奮闘に読者を没頭させ、不可能を可能にする彼らの献身と衝突する個性を見事に描き出しています。このスリリングな物語は、技術革新における人的コストを説得力のある視点から示しており、数十年経った今でも驚くほど現代的です。
続きを読む
NvidiaのCUDAプラットフォームは18周年を迎えました。単なるプログラミング言語やAPIではなく、Nvidiaのソフトウェアエコシステムの中核であり、AIから仮想通貨マイニングまで、多くの「並列化しやすい」計算タスクを支えています。CUDAの成功は、Nvidiaの長年にわたる継続的な投資と安定したアップデートによるものであり、AMDなどの競合他社とは対照的です。AlexNetの成功は、CUDAがディープラーニング分野に及ぼした初期の影響を示しており、現在ではCUDAはAI分野の事実上の標準となり、Nvidiaにとって強力な競争優位性を築いています。
続きを読む
この記事は、1948年にマンチェスター大学で開発された小型実験機「マンチェスター・ベイビー」の物語です。低速でシンプルなプログラムでしたが、電子式プログラム内蔵コンピューティングの概念を開拓し、現代コンピューティング時代の夜明けにおける重要な瞬間となりました。この記事では、ENIACコンピュータとの競合する主張についても掘り下げ、両者の特徴を比較・対比し、マンチェスター・ベイビーが完全に電子式プログラム内蔵コンピュータの開発において重要なマイルストーンであるという結論に達しています。
続きを読む
DeepSeekモデルの登場はAI業界に衝撃を与え、活発な議論を巻き起こしている。この記事は、1990年のGordon MooreによるVLSI産業トレンドに関する講演を振り返り、当時の課題 ― アジアからの競争、製造コストの上昇、政府の支援、そして応用分野の探索 ― と、今日のAI業界が直面する課題との間に驚くべき類似点があることを指摘している。Mooreが当時、ニューラルネットワークチップに対して示した慎重な姿勢は、今日のAIブームと対比させると考えさせられる。歴史は繰り返すようだ。技術開発は目覚ましいが、産業の根本的な問題は依然として存在する。
続きを読む
Tae Kimの新しい本「Nvidia Way」は、Denny'sで設立された小さな企業から世界で最も価値のある企業の1つになったNvidiaの驚くべき軌跡を描いています。初期のグラフィックカードのデザインからAI革命のリーダーシップまで、Nvidiaの成功は偶然ではありませんでした。本書では初期の失敗を詳しく説明し、CEOのジェンセン・フアンの絶え間ないイノベーションとリスクテイクを強調し、RIVA 128などの画期的な成果に繋がりました。ハードウェアとソフトウェアを組み合わせた独自の戦略と、独特の企業文化が、NvidiaをAIのリーダーシップへと導きました。しかし、将来の課題は依然として残っています。
続きを読む