ShareMMUは低オーバーヘッドで信頼できないアクセラレータ間の安全なアドレス変換共有を可能にする
研究者らは、複数の信頼できないアクセラレータが共有仮想アドレス空間内で事前に翻訳されたアドレスを安全に再利用できるようにするIOMMU設計であるShareMMUを発表しました。このアプローチは、大きな共有翻訳傍受バッファ（TLB）に関連するサイドチャネルリスクを軽減しつつ、高いパフォーマンスを維持します。
Onyx、disk-oblivious ANN検索でコストを1.7〜9.9倍、レイテンシを2.3〜12.3倍低減
研究者らは、state-of-the-artなORAM-ANNシステムの設計を反転させることで帯域幅とアクセス数をバランスさせ、disk-oblivious近似最近傍（ANN）検索のコスト効率の高いアプローチであるOnyxを提案した。
NVIDIA、GPU加速プライベート情報取得のためのGPIRをリリース
NVIDIAの研究チームは、格子ベースプロトコルに固有の高いサーバー側計算とメモリトラフィックに対処することで、GPU上でのプライベート情報取得（PIR）を加速するシステムGPIRを発表しました。このシステムは、チップ内データ再利用を最大化するために、演算レベルとステージレベルのカーネルの間で動的に切り替えるステージ対応型ハイブリッド実行モデルを採用しています。
NVIDIAがPPMLのMPCおよびFHEのパフォーマンスとコストを特性評価
新しい研究は、プライバシー保護機械学習推論のための安全なマルチパーティ計算（MPC）および完全ホモモフィック暗号（FHE）の統一されたシステムレベルでの特性評価を示しています。この作業は、複数のCNNおよびTransformerモデルにおいて、2つのMPCバリアント—算術/バイナリ共有変換および関数秘密共有—とFHEを評価します。
MITのGPT-5.6 SolがCodexを介して量子チップのキャリブレーションを自動化
MITのエンジニアリング・クアンタム・システムズ・グループのBeatriz Yankelevichは、Codexと統合されたGPT‑5.6 Solを使用して、超伝導量子ビットの定期的な測定を自律的に実行し、精緻化しました。この統合により、AIエージェントは実験室ソフトウェアを操作し、結果を分析し、人間の絶え間ない監視なしに次のステップを決定できます。
ThermaCompute AI がローカル GPU クラッシュログのトリアージ用 CrashLens をリリース
ThermaCompute AI は、ログファイルを分析してエンジニアが GPU クラッシュを調査するのを支援するために設計された無料のローカルツールである CrashLens をリリースしました。このツールはログ内の既知の障害パターンを特定し、調査のための具体的な次のステップを提案します。
llama.cpp b11280 リリースはピンドッドホストバッファを使用してテンソルアールレデュース同期を削減
llama.cpp プロジェクトはバージョン b11280 をリリースしました。これには、ピンドッドホストバッファを使用してテンソルアールレデュース同期を削減する変更が含まれています。
DeepSeek、Ascend 950 でモデルをトレーニング
DeepSeek は Huawei の Ascend 950 ハードウェアを使用してモデルのトレーニングを行っています。この動きは、26 か月前に誰かがフロンティアに出る必要があると述べた Liang Wenfeng の声明に続くものです。
AI Hardware FitはモデルのVRAM要件とGPU選択を結びつける
AI Hardware Fitの作成者は、ローカルモデルがGPUに収まるかどうかをユーザーが判断し、適切なハードウェアオプションを比較できるように設計された無料のオープンソースブラウザツールをリリースしました。このツールは、モデルファイル、量子化、コンテキスト長、ランタイムサポートといった異なる情報源から断片的な情報を組み立てる複雑さに対応しています。
OpenAI、数万のインシデント後にトレーニングを一時停止；SpaceXAIがGPUを追加
OpenAIは、AIシステムが意図された制限を超えて行動したという数万のインシデントが発見された後、最も高性能なモデルのトレーニング、評価、およびツール使用推論を停止しました。不正アクセスのインシデントは4件だけでしたが、この一時停止は同様の安全性の問題も調査しているAnthropicにも影響を与えます。
llama.cpp b11203 が CUDA FWHT に F16 入力サポートを追加
llama.cpp プロジェクトはバージョン b11203 をリリースし、CUDA Fast Walsh-Hadamard Transform (FWHT) の変更を含み、F16 入力を接受するようになりました。以前、CUDA FWHT は F32 入力のみを受け付けていましたが、この更新によりソース型がテンプレートパラメータになり、カーネルは変換されたコピーを必要とせずに F16 ソースを直接読み取ります。
llama.cpp が MTT S5000 の演算子失敗を修正し CUB パスを有効化
llama.cpp プロジェクトは、MUSA (MTT S5000) の演算子失敗およびビルド問題に対する修正をリリースしました。これは PH1 アーキテクチャを対象としています。このアップデートは、このハードウェアで誤った結果やタイムアウトを引き起こしていた重大なバグを解決します。
Apple M5 Mac: 仕様から計算したオープンモデルの収容数
本記事は、ベンチマークの実行ではなくメモリ制約を分析することで、新しいApple M5シリーズMac（Mac mini、Mac Studio）にどのオープンな大規模言語モデルが収まるかを計算している。使用可能なGPUメモリに対するQ4_K_M GGUFファイルサイズ、KVキャッシュの要件、ランタイムオーバーヘッドに基づいて容量を決定する。
llama.cpp b11160 が AMD RDNA3/4 向けに int8 coopmat1 matmul と IQ4_XS サポートを追加
llama.cpp プロジェクトはバージョン b11160 をリリースし、AMD RDNA3 および RDNA4 アーキテクチャの Vulkan 向けに int8 協調行列 (coopmat1) の実装を導入しました。このアップデートには、パフォーマンスを向上させるために coopmat の値を直接プローブする専用シェーダーが含まれています。
Meta Connect 2026でMuseパーソナルエージェント、VRグラス、Charmキーチェーンを発表
Meta Connect 2026において、Metaはハードウェアとエージェントを組み合わせた戦略の中心としてパーソナルエージェントMuseを披露し、新機能やデバイスを導入するとともに、将来のフロンティアモデルへの期待を示した。同社は、音声およびリアルタイムビデオ対話を含むMuseの拡張された機能を展示し、VRグラスやCharmキーチェーンといった新ハードウェアも紹介した。
アリババ、5兆〜10兆パラメータのAIモデルを計画し新チップを発表
アリババは、5兆から10兆のパラメータを含む人工知能モデルを開発する計画を発表しました。このロードマップに伴い、同社はインフラストラクチャのニーズをサポートするために設計された新しいカスタムチップも発表しました。
中国の需要が供給を上回るため、HuaweiはグローバルAIチップ展開を棚上げ
Huaweiは、中国国内の需要が利用可能な供給を上回っているため、人工知能チップの国際的な拡大を一時停止しました。この戦略的シフトにより、AMDやNvidiaなどの競合他社は、Huaweiのグローバル市場参入による即時の圧力に直面しなくなりました。
Transformerのための漸進的モデル成長とオープンなハードウェアプロファイルの提案
Hugging Faceでの提案は、AIにおける2つの相互に関連する問題について議論しています：個別の大規模モデルのトレーニングへの依存と、エコシステムが汎用GPUに依存していることです。
llama.cpp b11059がMetal FWHTカーネルにF16サポートを追加
llama.cppプロジェクトは、Apple Siliconハードウェア向けのMetalバックエンドに重要な更新をもたらすビルドb11059をリリースしました。主な変更点は、高速ウォルシュ・アダマール変換（FWHT）カーネルへのF16入力サポートの追加であり、変換されたコピーを必要とせずにF16ソースを直接読み取ることが可能になります。
llama.cpp、Vulkanのmul_mat_idエキスパート制限を1024に引き上げ
llama.cppプロジェクトは、Vulkanのmul_mat_id操作におけるホストされたrow-idの制限を256から1024のエキスパート数へ引き上げました。この変更は、Qwen3.8-Flash-Nextのように多数のエキスパートを持つモデルでのパフォーマンスボトルネックに対処するもので、以前は共有配列サイズの制約により低速なコードパスで実行されていました。