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(最新SSD IOはPCIe x4でした。ご指摘ありがとうございます。) はじめに どの処理で律速しているか調べる 各処理の速度改善方法 データ読み込み速度の改善 データ前処理速度の改善 GPU処理速度の改善 コンピューティングについての他記事 はじめに Kaggle Advent Calendar 2022 8日目です。 突然ですが、あなたはDNN学習時にどの処理で学習速度が律速しているか把握してますか? DNN学習には図に示すように大きく3つの要素があります: (SSDからの)データ読み込み (CPUによる)データ前処理 (GPUによる)DNN計算 学習時のデータの流れとしては SSDからデータが読み込まれ、CPUに送られる(SATA or PCIe) CPUにてaugmentationや正規化などの前処理が行われ、GPUにデータが送られる(PCIe x16) GPUにてDNNの計算・
この記事は::..: glen.nu :.: ramblings :.: on code review :.::の意訳記事です。@9len氏の許可を受けて投稿しています。誤り・修正などがありましたら、@iwashi86までご連絡いただけますと幸いです。 This article originally appeared in English at :..:: GLEN D SANFORD :.: RAMBLINGS :.: ON CODE REVIEW ::..: and has been translated with @9len’s permission for posting to this blog in Japanese. この記事は2014年3月に書いている。Twitterでユーザ検索チームを私が率いていたころの話だ。この記事は、コードレビューに関するセオリー・アプローチを体系化
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Yahoo! JAPAN研究所の鍜治です。 みなさんはコンテンツにメタデータを付与したいとき、どのようにしていますか? もちろん手作業で付与することもできますが、コンテンツ量が膨大なときには、自動的にメタデータを付与できる仕組みがあると便利だと思いませんか? 私がリーダーを務めている研究開発チームでは、Yahoo!ショッピングの商品に属性というメタデータを自動付与するため、BERTを用いた商品属性推定モデルを開発しています。本記事では、そもそも商品の属性とはどういうものなのか、どのようにBERTを使っているのか、既存モデルと精度はどのくらい違うのか、などについてお話したいと思いますので、よろしくお願いします。 Yaho
初めてDEXアビトラに挑戦した時の思い出を書いてみたいと思います。 かなりヘッポコなミスもあり、非技術系の人にも楽しく読んでもらえると思います。 当時のコードもほぼそのまま公開しちゃいます! 「仮想通貨botter Advent Calendar 2022」の8日目に寄稿しています。 簡単に言うと DEXに(今と比べたら)全然人がいない時に参入できたよ。 イーサリアムメインネットのアビトラbotに初挑戦して頑張ったら儲かった。 今これと同じことをやっても当然儲からないけど、なんかの参考にしてくださいね。 簡単な自己紹介 良い機会なんで簡単に自己紹介をしておきます。 専門は電子工学(そっち系の本業あり) プログラミングが好きだったので独学で色々遊んできた。 プログラマーとしてお金が絡む開発運用に携わった経験はなし。 本業は割とサボって遊んでいる 英語は割と出来る botterとして総合的なレ
DXを進めようとするとたびたび登場する「アジャイル」という言葉。もともとはソフトウェア開発の分野で使われていた言葉ですが、ビジネスの場面でも目にすることが増えてきました。「アジャイル」とは何か、みなさんは知っていますか? この記事では「アジャイル」という言葉について、その歴史も踏まえて解説します。また、アジャイル開発を進めるメリットや注意点についてもまとめています。 アジャイル開発を具体的に進めるその前に、まずは「アジャイル」の大切な考え方を学びましょう。 「アジャイル(agile)」の名詞形である「アジリティ(agility)」とは、「敏捷」や「機敏」という意味です。ITやビジネスでは、方針の変更やニーズの変化などに機敏に対応する能力を意味します。 激しく変化する環境に対して、私たちは常にあるべき姿に向けて改善、進化しつづけなければなりません。そのため、「アジャイル」が重要であるとされて
こんにちは、imaimaiです。 12月になり、CADDi AI Labは一年を迎えました。せっかくなので振り返りをつらつらと書いていきます。 AI Lab立ち上げまで私が入社したきっかけは、プラットフォームとしてのCADDiに貯まるデータの特異性と活用の幅の広さゆえでした。入社当時(2021年1月)、その頃MLエンジニア(MLE)やデータサイエンティストは一人もおらず、私が時間の合間に探索していた程度です。それで書いたのがこのnote。 そしてこれに反応してくれたばんくし(@vaaaaanquish)こと河合に対し、ただフォロー・フォロワー関係だっというごく薄い関係から私が強引にDMを送りカジュアル面談にこぎつけたのが始まりです。河合の入社も決まり、CEOの加藤からの力強い言質後押しの言葉も得て、2021年12月にCADDi AI Labは誕生しました。 このツイートはslackのAI
Geoffrey Hinton is one of the creators of Deep Learning, a 2019 winner of the Turing Award, and an engineering fellow at Google. Last week, at the company’s I/O developer conference, we discussed his early fascination with the brain, and the possibility that computers could be modeled after its neural structure—an idea long dismissed by other scholars as foolhardy. We also discussed consciousness,
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