MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
余剰CPU時間を使ってルービックキューブは23手以内で揃うと証明 | スラド サイエンス
3月に「ルービックキューブは25手以内で揃う！」というトピックがあったばかりですが、そのTomas Rokickiが今度は上限を一気に2手下げて23手としました。キューブフォーラムの記事によると、前回と同じ方法で、Sony Pictures Imageworksのレンダリングファームの余剰CPU時間を使い、約7.8コア・年分の計算時間をかけて、ルービックキューブのどんな状態からでも最大23手で完成できることを示したそうです。このレンダリングファームはスパイダーマン3やSurf's Upの制作に使われました。 今回の探索でも21手必要なキューブ状態は発見されていません。対称形の考察などから上限は20手だろうと予想されています。同じアルゴリズムでこれを証明するには、3500コア・年のCPU時間が必要になるとRokickiは見積っています。さらに速い探索手法が考案されるのが早いか、ムーアの法測で
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