「CPU」「GPU」「NPU」「TPU」の違いを分かりやすく説明するとこうなる
AIの開発に欠かせない機械学習には、GPUやNPU、TPUなどの処理チップが用いられていますが、それぞれの違いは分かりにくいものです。そんなCPUやGPU、NPU、TPUの違いをGoogleやクラウドストレージサービスを展開するBackblazeがまとめています。 AI 101: GPU vs. TPU vs. NPU https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/ Cloud TPU の概要 | Google Cloud https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu?hl=ja ◆CPUとは？ CPUは「Central Processing Unit」の略称で、PCでの文書作成やロケットの進路計算、銀行の取引処理など多様な用途に用いられています。CPUでも機械学習を行うこ
予算30万円台の深層学習用PCの買い方｜shi3z
深層学習をまじめにやるなら、どう考えても専用のPCが必要になる。 僕は現在、Memeplexというサービスを運営していて、これはさくらインターネットさんから大量のGPUを借りている。借りたGPUは、さくらインターネットの石狩データセンターで動いている。 さらに、ABCIは企画の段階から立ち会って、実際に仕事ではよく使っている。ABCIは5000以上のGPUを擁するGPUクラウド基盤で、その実態はスーパーコンピュータである。 ABCIを使えば、ほとんどの難しいタスクを恐ろしく安い料金で行うことができる。GoogleやAmazon AWSのようなサービスを展開することができない本邦においては、国家が設立し、民間利用可能なABCIは国民にとっての天叢雲剣あめのむらくものつるぎである。 それでもなお、手元には深層学習用のPCが必要だ。しかも一台では足りない。 ABCIがいかに安くても、PCほどの利
実践的低レイヤプログラミング
はじめに 学校で習わないが(習う学校もある)、現実に必要になるプログラミング技術に、低レイヤプログラミングなどと呼ばれるものがある 厳密な定義は聞いたことがないし、おそらく存在しないとは思うが、大体のみんなの共通認識として、 「高級プログラミング言語を使わないプログラムを書き、OSで抽象化されないデバイスの機能を使う」といったような認識があると思う。 筆者の経験から言わせてもらうならば、低レイヤプログラミングに関する知識は、プログラミングにおいてあらゆる場面で、常に、少しずつ役立てられる知識だと言えると思う。 普段はRubyやPHPなどを書いてる人であったとしても、メモリが足りなくなった場合や、デバッガを使っている場合、性能が足りなくなった場合など、 厳しい環境におかれた時に低レイヤプログラミングに関する知識が必ず役に立つ場面が来ると信じている。 また、役に立つかどうかは置いておいても、「
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自宅PCで「rinna」の日本語言語モデルを試用、メモリ32GBあればCPUだけでも動くぞ！【イニシャルB】
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