BATTLEFIELD 1 ゲーム
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2025.11.28
:0% :0% （40代／男性）
BATTLEFIELD 1に関するポスト数は前日に比べ29%減少しました。男性の比率は3%増加し、前日に変わり40代男性の皆さんからのポストが最も多いです。前日は「MAX」に関する評判が話題でしたが、本日話題になっているキーワードは「フラッグシップ」です。
人気のポスト ※表示されているRP数は特定時点のものです
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#Pimax #プレゼント企画 November 11, 2025
31RP
RTXA6000とDGX Sparkの比較。
A6000（768 GB/s）：10秒
DGX Spark（約 273 GB/s）：25秒
やっぱり、結構メモリ帯域幅の差って大きいんだ面白い！
用途次第とは思うけど、確かに何をやらせるか悩むスペックだなぁ。やっぱりLLMか？ 画像、動画周りは、諸々計測してnoteにまとめる予定。 qwen_image_edit_2509_bf16.safetensors qwen_image_vae.safetensors qwen_2.5_vl_7b.safetensors Qwen-Image-Edit-2509-Lightning-4steps-V1.0-bf16_dim1.safetensors November 11, 2025
9RP
タミヤ プレリュード (BF1) 完成
完成前に実車を見たので見落とし部分を修正できて良かった
ボディカラーはボックスアートと同じホワイトにしたけどレッドもカッコ良かったのでそのうち作りたいな https://t.co/DE0v4eCdLL November 11, 2025
3RP
BF3→乗り物泥棒横行
BF4→空中出撃にしたろ！
BF1→引き続き空中出撃や！
BFV→一部マップは滑走路から飛び立つのはやりたいから、HQに人力対空砲設置と、出撃メニューからスポーン式にしよ。
2042→リメイクマップ以外空中出撃や！
BF6→CIWS置いたし大丈夫や。(CIWS角度足りない) November 11, 2025
3RP
画像はACC関係のアイコンです
運転中は写真を撮れないのでこんなのしかないんですが、プレリュードのACCの使い勝手を少し。
FL4との比較です。
・ワンアクションで始動できます
ACCが作動するのに、ACCをONにする⇒速度セット、の2アクションが必要だったのが、ACCをONはエンジン切っても設定が保存されるので常に、速度セット、だけで作動するようになりました。
これ地味に便利😁
・車間維持に余裕がある
前車との車間は4段階に調整できます。FL4は決めた車間をきちっと守ろうとして加減速にメリハリがあります。プレリュードは状況に応じて車間が伸びたり縮んだりの設定幅に余裕があって、その分クルマの動きが滑らかです。
・渋滞からの走行再開
ACC作動中に渋滞で止まっちゃうと少しの停止なら自動的に走行再開してくれますが、長く止まると「停車中」と表示されて走行再開しません。
走行再開はアクセルをちょっと踏むか、速度設定ボタンを上に押し上げる、で走行再開してくれます。
この動きはFL4もプレリュードも同じ。
そしてこの時もプレリュードの方がじわっと静かに動き出します。
・前が開いたら
前車に追走しているときに前が開くとFL4は設定速度に達するまで結構いいペースで加速します。プレリュードはここでもじわっと加速してあくまで滑らかな乗り味を維持します。
超まじめなシビック（しっかりやります！！）
鷹揚なプレリュード（これくらいがいいんじゃね）
って感じですかね。
なんか常に余裕かましてるプレリュード😆
#プレリュード #BF1 November 11, 2025
3RP
プレリュードがまた１台増車されました😍
Hoby Japan の 1/43スケールミニカーです。
ミニカーになってもプレリュードはカッコいい！！
1/64スケールと比べると数字で感じる以上に大きいです。
そして以外にも裏面の造形は1/64の方が緻密でした。
1/43の方はあっさりしすぎだろ😅
どうするか悩んだけど買ってよかった。
カミさんは、今のところ見て見ぬふりをしてますｗｗ
#プレリュード #BF1 #HobyJapan43 November 11, 2025
1RP
ちょうどBF1やってた頃にアニメ始まって当時ブッ刺さりまくった
普段は異世界転生もん全くみないけどこれは最高におもろい https://t.co/6kvUk29CDi November 11, 2025
BF11/30愛知公演にて
ミニボストン代行できる方探してます🙇♀️
グッズ整理券全落ちでした😭
できるよ🙋♀️って方いたら声掛けてほしいです🙇♀️
#BEFIRST交換 November 11, 2025
👑『バトルフィールド6』が米国で"2025年最も売れているゲーム"に
https://t.co/jGuhUzj5Ht
・『BF1』の記録を更新し歴代シリーズ最高のスタート
・ハードではSwitch 2とROG Xbox Ally Xが好調
・シーズン1中盤戦！ eスポーツ競技シーンにも進出
・11月25日から無料トライアル🆓
#BF6 November 11, 2025
ちょっと古いけどＢＦ１のグラフィックすごい好きなんですよね。
時代の風景的なものなのか他のシリーズにない味がある気がして。
https://t.co/6zSs2G853V November 11, 2025
[bot]Z-Image BF16によるComfyUIでの高速2K画像生成スレッド。
ComfyUI環境におけるZ-Image BF16モデル。H100 GPUを使用し、アップスケーラーやリファイナーなしで2K画像を6秒で生成。Z-Image-Turboは蒸留版で、H800 GPUではサブ秒推論を謳う。実際の速度は、1920x1080が6秒、1024x1024が4秒、512x512が0.8秒。512x512でも一貫性のある出力。
肯定的な評価として、リアルな高品質画像、Euler/Simpleスケジューラーでのシャープな出力、低解像度での優れた一貫性。否定的な評価・欠点には、2K画像でのズーム時のアーティファクト発生、特定の状況での肌のシミ状の出力、高速推論の主張が高解像度では維持されない点。懸念・課題として、ControlNet未対応、Inpainting未テスト、アニメスタイルの適応性、今後リリース予定のベースモデルや編集モデル、及びフルスイート機能への期待。
元URLはリプ⬇️ November 11, 2025
训练场景：
TPU比GPU更优，核心源于专用架构、超强集群扩展性和超高能效比的三重优势，尤其适配千亿参数级大模型的大规模训练，具体原因如下：
1. 架构专属优化，矩阵运算效率拉满：TPU作为AI专用ASIC芯片，核心的脉动阵列架构能让数据在计算单元间直接流动运算，几乎无需额外内存访问，完美匹配大模型训练中高频的矩阵运算。而GPU要兼顾通用计算，保留了复杂缓存和线程管理模块，存在架构功耗“包袱”，数据运算时需频繁读写内存，效率稍逊。比如TPU v7的BF16算力达4614 TFLOPS，较上一代实现数量级提升，应对Transformer层计算时远超普通GPU。
2. 集群扩展性极强，适配超大模型训练：TPU支持大规模集群部署，像TPU v7最多可扩展至9216个芯片，总算力达42.5 Exaflops，搭配光路交换机和3D环面网络，芯片间通信延迟极低，能轻松应对千亿参数以上大模型的分布式训练。而GPU集群受互联技术和生态限制，大规模扩展时通信损耗明显，比如A100集群在MLPerf测试中表现就比TPU v4集群低40%。
3. 能效比碾压，训练成本大幅降低：TPU的能效优势突出，TPU v7每瓦性能较前代提升约2倍，比同期GPU高出2 - 3倍。例如TPU v5e训练700亿参数以上模型时，成本效率是同规模GPU集群的4 - 10倍；64颗芯片组成的集群中，A100的功耗更是TPU v4的1.3 - 1.9倍。低能耗不仅能减少数据中心的电力开销，还能降低散热压力，进一步保障大规模训练的稳定性。
4. 生态深度适配，主流大模型训练更顺畅：TPU与TensorFlow、JAX框架深度绑定，是谷歌自家PaLM、Gemini等大模型的专属训练硬件，训练时无需额外适配就能释放满算力，TPU v5p训练这类模型时速度较前代提升最高可达2.8倍。而GPU虽适配多框架，但在特定主流大模型训练上缺乏这种原生优化，难以达到同等的效率上限。
推理场景：TPU v7（Ironwood）是专为AI推理设计的，核心优势如下：
1. 内存规格大幅升级：Ironwood单芯片配备192GB的高带宽内存（HBM），是前代TPU的6倍，且内存带宽达7.2Tbps，能轻松缓存1750亿参数级大模型的参数，避免推理时频繁调取外部存储，仅处理GPT - 4这类模型时就能让推理延迟降低40%。
2. 架构优化减少内存损耗：TPU的核心矩阵乘法单元采用脉动阵列架构，数据可在计算单元间直接流动运算，大幅减少数据存取次数；再加上它的片上缓存（如VMEM、CMEM等）比GPU的L1、L2缓存大得多，能就近存储高频访问数据，进一步降低内存操作的延迟和损耗。
3. 集群部署突破内存限制：它支持9216颗芯片集群部署，搭配1.2Tbps的高速芯片间互连网络，可形成总算力达42.5 Exaflops的超大规模计算集群。这种设计能通过分布式方式拆分大规模推理任务，借助芯片间高效数据调度，突破单芯片内存的局限。TPU v7的Superpod可集成9216枚芯片，网络带宽达1.8PB/s。集群总算力达256 exaFLOPS（FP8）
4. 超高能效比降低大规模推理成本：TPU推理时的能效比是同期GPU的3 - 5倍，部分场景下甚至能较GPU提升30 - 80倍。
更重要的是Google拥有人才优势，以及更好的现金流，数量众多的绝顶科学家。 November 11, 2025
训练场景：
TPU比GPU更优，核心源于专用架构、超强集群扩展性和超高能效比的三重优势，尤其适配千亿参数级大模型的大规模训练，具体原因如下：
1. 架构专属优化，矩阵运算效率拉满：TPU作为AI专用ASIC芯片，核心的脉动阵列架构能让数据在计算单元间直接流动运算，几乎无需额外内存访问，完美匹配大模型训练中高频的矩阵运算。而GPU要兼顾通用计算，保留了复杂缓存和线程管理模块，存在架构功耗“包袱”，数据运算时需频繁读写内存，效率稍逊。比如TPU v7的BF16算力达4614 TFLOPS，较上一代实现数量级提升，应对Transformer层计算时远超普通GPU。
2. 集群扩展性极强，适配超大模型训练：TPU支持大规模集群部署，像TPU v7最多可扩展至9216个芯片，总算力达42.5 Exaflops，搭配光路交换机和3D环面网络，芯片间通信延迟极低，能轻松应对千亿参数以上大模型的分布式训练。而GPU集群受互联技术和生态限制，大规模扩展时通信损耗明显，比如A100集群在MLPerf测试中表现就比TPU v4集群低40%。
3. 能效比碾压，训练成本大幅降低：TPU的能效优势突出，TPU v7每瓦性能较前代提升约2倍，比同期GPU高出2 - 3倍。例如TPU v5e训练700亿参数以上模型时，成本效率是同规模GPU集群的4 - 10倍；64颗芯片组成的集群中，A100的功耗更是TPU v4的1.3 - 1.9倍。低能耗不仅能减少数据中心的电力开销，还能降低散热压力，进一步保障大规模训练的稳定性。
4. 生态深度适配，主流大模型训练更顺畅：TPU与TensorFlow、JAX框架深度绑定，是谷歌自家PaLM、Gemini等大模型的专属训练硬件，训练时无需额外适配就能释放满算力，TPU v5p训练这类模型时速度较前代提升最高可达2.8倍。而GPU虽适配多框架，但在特定主流大模型训练上缺乏这种原生优化，难以达到同等的效率上限。
推理场景：TPU v7（Ironwood）是专为AI推理设计的，核心优势如下：
1. 内存规格大幅升级：Ironwood单芯片配备192GB的高带宽内存（HBM），是前代TPU的6倍，且内存带宽达7.2Tbps，能轻松缓存1750亿参数级大模型的参数，避免推理时频繁调取外部存储，仅处理GPT - 4这类模型时就能让推理延迟降低40%。
2. 架构优化减少内存损耗：TPU的核心矩阵乘法单元采用脉动阵列架构，数据可在计算单元间直接流动运算，大幅减少数据存取次数；再加上它的片上缓存（如VMEM、CMEM等）比GPU的L1、L2缓存大得多，能就近存储高频访问数据，进一步降低内存操作的延迟和损耗。
3. 集群部署突破内存限制：它支持9216颗芯片集群部署，搭配1.2Tbps的高速芯片间互连网络，可形成总算力达42.5 Exaflops的超大规模计算集群。这种设计能通过分布式方式拆分大规模推理任务，借助芯片间高效数据调度，突破单芯片内存的局限。TPU v7的Superpod可集成9216枚芯片，网络带宽达1.8PB/s。集群总算力达256 exaFLOPS（FP8）
4. 超高能效比降低大规模推理成本：TPU推理时的能效比是同期GPU的3 - 5倍，部分场景下甚至能较GPU提升30 - 80倍。 November 11, 2025
最近久しぶりにWTやってる
Bf110に焼夷爆弾積んで高度取って基地爆しつつ爆撃機にちょっかいかけるのが本当に楽しい https://t.co/I4uE4oZUw7 November 11, 2025
プレリュードの各ミラーの視界です。
ルームミラーはルーフやデッカイCピラーが映り込むので正直良いとは言えません。
※写真はミラー型ドラレコのモニターをミラーにしたものです。
一方サイドミラーは、ボディの後ろ側が絞り込まれているので真後ろもある程度見る事が出来ます。
そして目視では左後ろ、右後ろがCピラーに阻まれて絶望的に見えません。
リアシートに乗るとCピラーに頭ぶつけるし、なにかと存在感が強力なプレリュードのCピラーです。
見た目優先、ボディ剛性優先の2ドアスポーツカーはこと視界に関しては妥協されている点が多いので車体形状を考慮した運転が必要となりますね。
時々代車で軽自動車やコンパクトカーに乗ると視界の良さに感動します。
昔乗っていたCR-Zはもっと絶望的だったので、プレリュードに乗り換えて、まぁこんなもんだよね、と思えましたが2ドアクーペ初体験の人は戸惑うかも。
ガンダムみたいな全周モニターとか実現しないかな。
見えすぎて逆に怖かったりしてｗ
#プレリュード #BF1 November 11, 2025
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残り84セット。結構売れましたねぇ…🎧
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🏷️W割クーポン：AFFDB15 / JPBF15 / 2YNTEA15 / IFPJ8WB4
🪙コイン割：12% https://t.co/PqRh9cwZPW https://t.co/d0joVaMTHk November 11, 2025
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