CUDA on WSL 2のすすめ - Qiita
前置き 個人マシンで3090 Tiが使えるようになり、ウキウキでEfficientNetV2を回してみると…共有マシンの3090よりも遅い。 どうやらWindowsではパフォーマンスが出ないというウワサは本当だったらしい。（他の要素も検証しろ！ 「Windowsが許されるのは小学生までだよねー」などとイジられながらも頑なにWindowsで粘ってきたが そろそろ潮時だろうかと考えていると、CUDA on WSL 2がnear-nativeなパフォーマンスで動くと聞こえてきた。 結果、WSL 2+Docker環境で学習を回すと、Windowsネイティブ環境と比べて実行時間が16%短縮された。 導入方法 以下のページで丁寧に解説されています。 補足: CUDAをDockerから使う場合は「3. CUDA Support for WSL 2」の手順は不要です。 罠1 systemctlが使えないと
ユニットテストをGitHub ActionsからCodeBuildに移行し、実行時間を35%削減した - Uzabase for Engineers
こんにちは。NewsPicks SREチームの 海老澤 です。 今回はGithub Actionsで実行していたテストを高速化したので紹介したいと思います。 課題 取り組み テストの並列化 AWS CodeBuildへの移行 CodeBuildの設定 コンピューティングタイプ トリガー buildspec.yml 結果 課題 NewsPicksでは Junitのテスト等をGithub Actions から実行しているのですが、2013年のサービス開始当初から存在する、一番コードベースが大きいリポジトリのビルド・テストの実行時間に 20~30分ほどかかっていました。 テスト自体はバグを産まないためにも必要なものですが、時間がかかるため開発効率が下がってしまいます。そのためテスト高速化の取り組みを行いました。 取り組み テストの高速化をする上でやったことは大きく下の二つです テストの並列化 G
TypeScript エラー処理パターン - Object.create(null)
M 年前にも N 年後にも人類は同じ話をしている. まとめ エラーの発生方法は throw と return に大別できる throw には簡潔さ, return には明瞭さと型安全性といった特徴がある どちらの方法がより適しているかはプログラムの規模, エラーの種類, ハンドリングの方法などが判断の材料になる 実際にどちらの方法を使うかは上の判断材料と, フレームワークやプロジェクトのコーディング規約なども合わせて複合的に決めるのがよい エラー発生方法の分類 まず前提として, 関数から呼び出し元にエラーを伝える方法は以下の 2 つに大別できます. 逆にこの記事ではこれ以上の具体的な方法についての議論はしません. throw エラーを throw して呼び出し元に伝える方法です. 例えば以下のようなものが当てはまります. throw new Error("...") Promise.rej
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