2のべき乗サイズの配列は危ないという話 via 行列積 - elkurin’s blog
こんにちは。労働者です。とあるプログラムで学生さんの課題を添削していたら面白い話に出会いました。 僕は今、主に学部生向けのインターン研修的なプログラムでメンターなるものをやっています。メンターとしての仕事は、学生さんの課題へフィードバックを返し、Office Hourというセッションを毎週設けて質問受けやCSに関するトークを行うといった内容になっています。今回話題に取り上げるのはその中の課題の1つ、「行列積のプログラムを書いて時間を計測せよ」という何気ない話で、続く課題たちのいわば前座のようなものです。こういったところに沼は隠されているものですね。 担当している学生さんたちが細かい実験を行ってくれて以下のような疑問が提示されました。 「行列積の計算が N = 1024のときだけ N = 1023, 1025のときに比べて3倍遅いのはなぜ？」 配列のサイズが2のべき乗になるのは避けるべきとい
マルチコアのCPUを使い切って圧縮を速くする - それマグで！
gzip の限界 ＝ CPU 1コア マルチコア・マルチスレッドのCPUがあるのに、gzip や lzma(xz)や bzipといったメジャーな圧縮は、CPUを１コアで処理するんですね。 CPU使用率を見てみたら、CPU利用率は100%を超えないんですね。 HDD・SSDの書き込み速度に限界があるからそれでも良かったんだろうが。いまはメモリが一般的に６４GBもある時代です。うちのマシンでもメモリが12GBもあるのに３GB程度の圧縮に、５分とか耐えられません。もうちょっと速くしたい。 cpu利用率が100%で頭打ちになる。gzip gzipを使ってると、CPU利用率が100%で止まるんですよね。lzma などの他の圧縮でも同じ。 gzip/ gunzip をマルチで処理する pigz / unpigz Pigz のマニュアルには次のように書いてある。スレッドを使って並列処理をするっぽい。 P
GPUに比べて最大15倍高速な市販CPU向けのディープラーニングアルゴリズムが開発される
近年のAIは、人間が手を加えなくてもコンピューターが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する「ディープラーニング(深層学習)」という学習手法で動いています。このディープラーニングは、コンピューターゲームに代表されるリアルタイム画像処理に特化した演算装置・プロセッサであるGPUで処理されるというのが通例ですが、ライス大学のコンピューター科学者がIntelと共同で「GPUに比べて最大15倍も高速にディープラーニングできるCPU向けソフトウェア」を開発しました。 ACCELERATING SLIDE DEEP LEARNING ON MODERN CPUS:VECTORIZATION, QUANTIZATIONS, MEMORY OPTIMIZATIONS, AND MORE (PDFファイル)https://proceedings.mlsys.org/paper/2021/file/
暗号文のままで計算しよう - 準同型暗号入門 -
2. • 準同型暗号とは何か • 加法準同型暗号のデモ • 楕円ElGamal暗号 • 完全準同型暗号 • その原理の雰囲気の紹介 • 『クラウドを支えるこれからの暗号技術』 • 公開鍵暗号の最先端応用技術・理論 • 準同型暗号が載ってる和書は現時点で本書のみ • 数学成分高め • https://herumi.github.io/ango/ 概要 2/39 3. • 光成滋生（@herumi） • @IT連載記事「クラウド時代の暗号化技術論」 • http://www.atmarkit.co.jp/ait/series/1990/ • CODE BLUE2015 • Excelのパスワード暗号化にあったバグの話 • http://www.slideshare.net/herumi/ms-office-54510219 • 属性ベース暗号の実装でIEEE trans. on Compute
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Moving computation to the data (1)
