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NVIDIAが語るVoltaとTuring、最新GPUはこう使おう
NVIDIAが語るVoltaとTuring、最新GPUはこう使おう：GTC Japan 2018（1/4 ページ） NVIDIAのGPUアーキテクチャである「Turing」と「Volta」。これら2つのアーキテクチャでは、RTコアとTensorコアという2つのユニットが性能躍進の立役者となった。GTC Japan 2018の講演から、アーキテクチャをおさらいし、最新GPUを効率的に活用するための手法を紹介する。 NVIDIAは2018年8月、新世代GPUアーキテクチャ「Turing」を発表した。世界初のハードウェアによるリアルタイムレイトレーシングをうたうTuring。その実現には、「RTコア」の実装が大きく寄与しているとされる。そんな立役者のRTコアだが、何をやっているものなのか、そしてグラフィックス以外のHPC（High Performance Computing）やAI（人工知能）用
boto3でEC2インスタンスサイズ変更（を自動化） - Qiita
概要 EC2のインスタンスサイズ変更をboto3で変更する方法です。 スクリプトをcronに登録しておけば、インスタンスサイズ変更を自動化できます。 環境 Amazon Linux python 2.7.15 boto3 1.9.169 準備 boto3インストール IAMロール作成 IAMロールを割り当てたIAMユーザ作成 IAMユーザの認証情報を実行端末のAWSプロファイルに設定済(本記事ではプロファイル名をEc2InstanceSizeChangeableUserとしてます） 参考情報 python - Resizing an EC2 instance using boto3 - Stack Overflow インスタンスタイプ - Amazon EC2 | AWS EC2 — Boto 3 Docs 1.9.169 documentation 名前付きプロファイル - AWS Co
NumPyのブロードキャストを図で理解する | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部機械学習チームの中村です。 今回は、tensorflowやpytorchなどでも良く使用する配列操作やブロードキャストなどを 図で理解していきたいと思います。 コードは簡単のため、NumPyで例示しますが考え方は他のライブラリにも応用可能です。 冒頭まとめ ブロードキャストが実行できる条件を列挙します。 多次元配列の構造をツリーで可視化して理解します。 ブロードキャストをツリーで可視化した上で理解します。 その後、例として画像データのような形状のものを使い、ブロードキャストの実例を示します。 またバグになりやすいreshapeとtransposeの違いについても説明します。 ブロードキャストの実行可否条件 ブロードキャストの実行ができるためのルールは以下です。 A,Bを演算したい場合に、shapeの次元数が同じだと、1の部分を複製して演算できます。 A,Bのsh
グラフ最適化をマスターしよう！ - Qiita
はじめに グラフ最適化（Graph Optimization）は、パラメータをグラフ構造で表現し、最適化問題を解決する手法です。特にロボティクスなどの領域で広く活用されています。 以下に、グラフ最適化の応用例をいくつか挙げます。 Visual SLAMやSFMのバンドル調整（Bundle Adjustment）問題 Graph SLAMのループクロージング問題 経路計画問題(TEB, ebandなど) 実際のアプリケーションでは、ceresやgtsam、g2oなどのグラフ最適化ライブラリを利用することで、グラフ最適化問題を解決することができます。しかし、グラフ最適化の内部原理を理解していないと、性能の向上や課題の解決が困難になることが多いです。 筆者自身は、グラフ最適化の理解を深めるため、独自のグラフ最適化ライブラリをPythonで実装したことがあります。g2oなどの大規模なOSSと比較し
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