機械学習／Deep Learningの仕事が増える2017年、ソフトウェアエンジニアがFPGAを学ぶべき理由
ソフトウェアエンジニアがFPGA（field-programmable gate array）を使うハードルがさらに下がってきている。クラウドサービスでFPGAを活用できたり、Pythonで記述したニューラルネットワークをFPGAに高位合成できる研究成果が出てきたりしているのだ。 ソフトウェア開発者の立場でFPGAに取り組むイベント「FPGAエクストリーム・コンピューティング」を主宰する佐藤一憲氏、FPGAの高位合成によるディープラーニングについて研究している東京工業大学の中原啓貴氏（中原研究室）、そしてFPGAベンダーであるザイリンクスの神保直弘氏が、急激に常識が変わりつつあるFPGAの動向を語り合った。 本稿では座談会の中から、ソフトウェアエンジニアにFPGAや高位合成が求められる現状、そして、今後どのようなツールを使うべきか、ソフトウェアエンジニアがFPGAに取り組む際の課題などにつ
python の yield。サクッと理解するには return と比較 | コード７区
return との比較 return と yeild を比較してみます。 まず return ですが、戻り値のある return の動作は 関数の処理を 終了 し 値を返す です。 一方、yeild は 関数の処理を 一旦停止 し 値を返す という動きをします。 一旦停止なので、yeild の処理は再開されます。 図にすると yeild の場所で一旦停止し、再開時は次の行からスタートします（再開のきっかけは後述）。 なんのために ? でわ、yield があると何が便利なのでしょうか。 単純な例ですが、たとえば 1GB の巨大なテキストファイルがあるとします。そして、この巨大なファイルを読み込み、データを渡してくれる関数を作るとします。 これを普通にやろうとすると、受け渡し用のメモリが 1GB という巨大なサイズになってしまいます。 ところが yield を使えば、少量、たとえば 1 行づつ
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