2026/03/25 3:17

Meta、Armと提携しデータセンター向け新世代シリコンを開発 Metaは、クラウドおよびAIワークロードの増大に対応するため、Armと協力して新しいクラスのデータセンタ―シリコンを作るパートナーシップを発表しました。この共同プロジェクトでは、Arm のプロセッサアーキテクチャと Meta が持つ大規模機械学習に関する専門知識を組み合わせ、世界中のデータセンターモノビジネスオペレーター向けにワット当たりの性能を向上させ、運用コストを削減することを目指します。

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要約▶

Japanese Translation:

要約

MetaはArmと提携し、新しいCPUファミリーを開発しています。最初の製品はArm AGI CPUで、AIワークロードと汎用コンピューティングの両方に対応するよう設計されています。この協力は、限られたスペースで大規模なコンピュートパワーを提供し、データセンタールックアップ内でギガワット級の展開をサポートする最新プロセッサの複数世代を創出することを目指しています。

Metaのインフラストラクチャ責任者Santosh Janardhanは、AGI CPUをカスタムシリコンソリューションとして強調し、平方インチあたりの性能密度を向上させ、Metaの複数世代ロードマップを支えると述べました。Arm CEOのRene Haasは、このパートナーシップを大規模エージェントAI展開に向けた生産レベルCPUへの移行として位置付け、ArmがAI時代専用に設計した最初のデータセンターロックアップCPUであると述べました。

Metaは自社のMTIAシリコンとともにチップを共同開発・微調整し、今年後半にOpen Compute Projectを通じてボードおよびラック設計を公開する予定です。これにより他企業もアーキテクチャを採用できるようになります。この共同作業はArmの高性能で省電力な基盤とMetaのインフラ専門知識を組み合わせ、Metaのシリコンポートフォリオを拡大し、世界中の次世代AIシステムを可能にします。

本文

本日、私たちはArmとのパートナーシップを発表し、新しいクラスのCPUを開発することで、増大するAIワークロードと汎用コンピューティングをサポートします。CPUはコンピュータ内でAIトレーニングや推論を可能にするプロセッサです。私たちが次世代のAIを構築し、誰もが個人スーパインテリジェンスを実現できるようになるにつれ、データセンターは従来のCPUでは足りなくなっています。このArmとの協業により、限られた空間で膨大な計算能力を提供する最先端CPUを複数世代開発し、AI最適化データセンターやギガワット規模のAI展開を支援します。

「世界規模でAI体験を提供するには、AIワークロードを加速しMetaプラットフォーム全体で性能を最適化するために設計された堅牢かつ柔軟なカスタムシリコンソリューションのポートフォリオが不可欠です。Armと協力してArm AGI CPU―データセンターのパフォーマンス密度を大幅に向上させ、進化するAIシステムの多世代ロードマップをサポートする高効率コンピューティングプラットフォーム―を開発しました。」
— Santosh Janardhan, Head of Infrastructure, Meta

初回リリースであるArm AGI CPUは、AI時代に特化したArm初のデータセンターCPUです。レガシーCPUと比べてラックあたりの性能が格段に高速かつ効率的です。Metaは主要パートナー兼共同開発者として機能し、このCPUは私たちのアプリファミリーをサポートするよう最適化され、独自のMTIAシリコンと連携します。Arm AGI CPUはArm経由で広範なAIエコシステムに提供され、本年後半にOpen Compute Project（OCP）としてボードおよびラック設計を公開予定です。

「AIはデータセンターインフラの構築と大規模展開方法を再定義しています。Metaとの協業でArm AGI CPUを共同開発したことは、Armコンピュートプラットフォームが大規模エージェント型AI展開向けに最適化された本番シリコンCPUを提供する次フェーズへ進むことを示しています。Armの高性能・省電力計算基盤とMetaのインフラ専門知識を結集し、次世代AIシステムを支援します。」
— Rene Haas, CEO, Arm

私たちのArm CPUは拡大するシリコンポートフォリオに加わり、AIニーズに応える堅牢で柔軟なハードウェアスタックを構築し、世界中の何十億人にもAI体験を届けることを可能にします。

Armのニュースルームで詳細をご覧ください。

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2026/03/29 2:39

GitLab の創業者は、会社を立ち上げることでがんと闘う

## Japanese Translation: **概要** 著者は、上部脊柱のT5椎骨に位置する腫瘍性骨肉腫との個人的な闘いを語ります。標準治療オプションを試みたものの適切な臨床試験が見つからない中で、著者は自身の状態に合わせた新しい診断手法と並行治療プロトコルを開発しました。また、「癌ジャーニーデッキ」と埋め込み型OpenAIフォーラムプレゼンテーションを作成し、この経験を記録しています。著者のアプローチはevenone.venturesに掲載されている企業によって支援され、さらにエリオット・ハーシュバーグによる著者の旅路についての包括的な記事や、ルクサンドラ氏が執筆した「The bureaucracy blocking the chance（機会を阻む官僚主義）」という患者優先医療実践を批判する作品も広い文脈に含まれます。治療データと詳細なタイムラインは、https://osteosarc.com/ で公開されており、データ概要ドキュメントや25 TBの読み取り可能なGoogle Cloudバケットが含まれています。著者は読者にメールリストへの登録を促し、更新情報を受け取れるよう案内しています。また、`cancer@sytse.com` で連絡を取ることもできます。

2026/03/29 5:39

CSSは終焉を迎える運命にあります。

## Japanese Translation: この記事は、CSSのみでレンダリングを行い、ロジックには最小限のJavaScriptしか使用しない完全にプレイ可能なDOOM風ゲームをウェブブラウザ上で動かす方法を紹介しています。壁・床・天井・スプライト・弾道などを表現するために数千もの `<div>` 要素が生成され、各要素はカスタムプロパティとして生のDoom座標を保持し、CSS が `hypot()`（距離）や `atan2()`（角度）といった関数で幾何学を計算します。ワールドはプレイヤーの動きに逆行するように `translate3d` と `rotateY` で移動されますが、CSS にはカメラオブジェクトがないためです。床は `rotateX(90deg)` で回転し、`clip-path`（または新しい `shape()` 関数）を使って任意の多角形や穴に切り取られます。テクスチャタイルはセクター全体にわたって背景位置をワールド座標に合わせて (`background-position: calc(var(--min-x)*-1px) …`) 配置されます。ドア、リフト、その他の動的要素はカスタムプロパティ上で CSS トランジションによってアニメーションし、JavaScript が状態属性を更新します。スプライトは `rotateY` でカメラに向き、`scaleX` で鏡像化したビルボードです。スプライトのアニメーションは CSS の `steps()` キーフレームで行い、攻撃・死亡フレーム用のデータ状態は JavaScript が供給します。弾道は CSS アニメーションで移動し、衝突検出はまだ JavaScript で処理されます。照明はセクターごとに `filter: brightness(var(--light))` を使って全体的に適用され、ちらつくライトは `@property --light` を通じてアニメーションします。プロジェクトではアンカー位置決め、`@property`、および「ハッキー」な CSS‑のみのカリング手法（オフスクリーン要素を隠すために負の遅延でアニメーションを一時停止）といった実験的機能が採用されています。数千もの 3D 転送された要素によるパフォーマンスは課題となり、著者は JavaScript で手動フラスタムカリングを実装し、条件付き `if()` のサポートが登場すれば将来的に純粋 CSS ソリューションへ移行する計画です。記事では Safari のビュー遷移による 3D フラット化、background‑image 再ラスター化の問題、コンポジタ不安定性などブラウザバグも文書化し、インラインスタイルやバグ報告といった回避策を紹介しています。著者はより多くのロジックを純粋 CSS に移すことで JavaScript を完全に排除できる可能性があり、パフォーマンスをさらに向上させることを想定しています。成功すれば、このアプローチは軽量なブラウザベースゲームを刺激し、高度な CSS グラフィックス機能のサポートを促進し、重いエンジンを必要としない効率的なレンダリングが求められる開発者に利益をもたらすでしょう。

2026/03/27 23:39

オープンブースト・オン・モトローラ 88000プロセッサー

## Japanese Translation: （欠落している詳細を補完しつつ明瞭さを保つ）** ``` モトローラ 68000 ファミリーは、1990年代中頃のワークステーション（Apple、Amiga、Atari ST、Sun、HP、NeXT）や多くの産業用ボードで普及していました。その RISC 後継機種である 88000（m88k）は、68k と PowerPC の間に導入されましたが、約 1994 年頃に期待された性能を提供できず廃止されました。m88k は二世代存在しました： • 88100 – 第1世代 CPU で、オプションの外部 88200 CMMU チップを搭載し、MVME180（20 MHz、2 本の CMMU）と MVME181 に使用されました。 • 88110 – 第2世代 CPU で、統合キャッシュ／MMU を備え、50 MHz を想定していましたが実際には約 40 MHz で販売されました。MVME187（25 MHz、デュアル CMMU、最大 64 MB）、MVME188（SMP、最大 4 CPU と 8 CMMU）、および MVME197 系列（セカンダリキャッシュ）に搭載されました。 VME バスは 32‑bit アドレス／データラインを備えたパッシブバックプレーンであり、複数ボードサポート、割り込みベクタ、オプションのスレーブマッピング、および終端要件があります。 OpenBSD のポートは 1995 年に MVME187 上で開始されました。Nivas Madhur、Steve Murphree、Marc Espie らの貢献は CVS マージ競合、アカウント停止（Theo de Raadt の関与）、GCC‑2.95 互換性問題、カーネルパニック（「align & align‑1」アサーション）および MVME188 上の不完全な SMP サポートに直面しました。ポートは 3.1‑beta スナップショットまで達成しましたが、ハードウェアエラー（VME バスロックアップ、DCAM2 コンフリクト、I²C フェイル）が未解決のまま残っています。 m88k アーキテクチャに関するドキュメントは、モトローラ AT&T System III/V、Data General DG/UX、Omron UniOS などのプロプライエタリ Unix バリアントと無料 CMU Mach コードから取得されました。メンテナー間の個人メール交換は協力、衝突解決、およびニッチなポートの保守課題を示しています。 MVME VME ボードおよび他の m88k システムのユーザーは、この OpenBSD ポートに安全性と安定性を依存しています。継続的なサポートがない場合、利用可能な OS を失うリスクがあり、新しいアーキテクチャへの移行が必要になるかもしれません。 ``` *改善された要約はすべての主要ポイントを反映し、不適切な推測を回避し、主旨を明確に提示し、曖昧または混乱を招く表現を排除しています。