  |
はてなキーワード:Intelとは
-HP /Dell /Fujitsu などのサーバから **回収した正規品（例：不動産・リース返却）
-中国の回収・リサイクル業者が回収 → 整備 →中華プラットフォーム（AliExpress /深圳マーケット）に流す
-技術的には本物のIntelチップだが、**来歴不透明・保証なし・ファーム版が古い**
- 実際には「再生品・中古OEM」なのに「新品未使用」と表記
-Intel正規品だが、**ファームウェアを海賊版・改変版に置き換え**
-一見するとコアのチップはIntelだが、制御ロジックが不安定
- 実際には経年劣化・電解コンデンサの容量抜けなど、信頼性が落ちている
- 「新品」として売る詐欺
---
- 新品なのに異常に安い
- 同じ出品者が「同じ型番を100個単位で出品」（卸仕入れ的）
3. **返品率 / 交換率の異常**
- Aliexpress /Amazon での返品数が多い
てかさあ、今の米国司法の機能停止状態ってマジでヤバくて、OpenAIにGPUを売りまくってるNVIDIAがOpenAIに出資して、そのOpenAIはOracleと共同でデータセンターに出資してて、OpenAIはNVIDIAに巨額のGPU購入を確約してて、NVIDIAはGPU混載CPU製造のためにIntelにも出資してて、っていうもうデューデリとかかなぐり捨てた循環取引を堂々とやってて誰も止めねえんだわ
んで政府の方は上に書いたみたいなメチャクチャやってて、もう「トランプ政権は違法行為を繰り返してる」とか、「公職による株価操縦は倫理的に問題がある」みたいな批判して済まされるレベルじゃなくて、もう今米国政府高官やってる連中は共犯も同然、というかアメリカ合衆国の崩壊を最前列で眺めて楽しんでるって俺なら思うレベルなのね
そこまであいつらが追い込まれてる理由っていうのが俺には分からないし、そこまでは追い詰められてない日本がそんなに悪い状況にあるとは思えない
あと岸田元総理について評価できる程の事は知らんけど「新しい資本主義」はキラキラシリコンバレー収益の粉飾性を見落としてたんじゃないかって思ってる
そういえば、今年の5月にubuntuでSSDが壊れまくったことがある。
15年利用したSSDの寿命かと思って、長期保証の青いSSD買ってきたら、やはりまた一週間で同様に壊れた。
どうしようと、AIと相談して、マザボか電源の故障だろうということになり、
マザボは1万円ぐらいのそこそこの奴で、こちらも買って1年以内だから不具合の可能性は低い。
たぶん、使いまわした古い電源ユニットの故障のように思ってる。
ただ、面倒なので追加検証はしてません。
安定してシステムを動かすことが目的なので、疑わしい電源とついでにマザボも買い替えた。
PCもいろいろな技術スタックの上に成り立っているから、どれかが壊れると、崩れるんよね。
そして、原因の究明は結構大変。
15年ぐらい前に買ったIntelSSD 300GBがついに死んだ。合掌。
https://anond.hatelabo.jp/20250523210632
ubuntu24LTSで snapdとかいうアホなモジュールが原因で起動しない
https://anond.hatelabo.jp/20250611202133
ubuntu24 でapt upgradeするとsnapdというゴミがインストールされる
https://anond.hatelabo.jp/20250611225223
win11でSSDが壊れたと主張している人も、もしかしたら、SSDの寿命だったり、電源ユニットの寿命だったと、
別の要因で壊れたのを誤認した可能性もあると思うんよね。
Appleシリコンを開発してなかったら「ん、Goodコンピュータだね」で終わってた
スティーブ・ジョブズがかつてから語っていたAppleの理念の一つに：
"Peoplewho are serious aboutsoftware shouldmake their ownhardware."
（ソフトウェアを真剣にやるなら、自分でハードウェアも作るべき）
という考え方があり、これはApple Siliconにも通じています。実際、iPhone・iPad向けにApple独自設計のAシリーズチップを始めたのは**ジョブズ時代（2008～2010頃）**で、それがApple Siliconの原型とも言えるでしょう。
DeepLearningモデル変換ツール全部盛り巨大Docker環境の構築
Introduction
めんどくさい。この世のすべての環境構築がめんどくさい。依存関係破壊祭りでツラい。したがって、Github Actions 上でモデル変換にまつわる環境を全部取り込んでdocker build して超巨大全部盛りDLモデル変換環境を構築した。足りない周辺のツールは各自追加インストール。GUI や iGPU/dGPU やホストへ接続されたUSB機器 へコンテナ内からアクセスできるため実行環境としてもそのまま使える。ただし、とにかくImageがデカイ ＆セキュリティガバガバ。GitHub Actions のコンテナビルドの容量制限に引っかかることを回避するためのトリックを仕込んである。
2. Environment
Python 3.6+
TensorFlowv2.6.0+
PyTorch v1.10.0+
TorchVision
TorchAudio
OpenVINO 2021.4.582+
TensorRT 8.2+
pycuda 2021.1
coremltools
onnx
onnxruntime
onnx_graphsurgeon
onnx-simplifier
onnxconverter-common
onnx-tensorrt
onnx2json
json2onnx
tf2onnx
torch2trt
onnx-tf
tensorflow-datasets
tf_slim
edgetpu_compiler
tflite2tensorflow
openvino2tensorflow
gdown
pandas
matplotlib
https://www.imdb.com/de/list/ls599665763/
https://www.imdb.com/de/list/ls599665763/copy/
TorchVision (MobileNetV3 Large) -> ONNX -> TFLite (シグネチ
TorchVision
ONNX
&&sudoapt-get install -y flatbuffers-compiler
https://github.com/saiyaara-firmytt-hqq
pip install -U onnx==1.14.0 \
&&python -m pip install onnx_graphsurgeon \
--index-urlhttps://pypi.ngc.nvidia.com \
&& pip install -U onnx-graphsurgeon \
&& pip install -U onnxruntime==1.15.1 \
&& pip install -U onnxsim==0.4.33 \
&& pip install -U simple_onnx_processing_tools \
&& pip install -U onnx2tf \
&& pip install -U h5py==3.7.0 \
&& pip install -U psutil==5.9.5 \
&& pip install -Utensorflow==2.13.0 \
&& pip install torch torchvision torchaudio \
--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cpu
