IPython clusterによるバカパラ（分散並列処理） - Qiita
分散並列処理の基本かつ強力なアプローチとして，Single Program Multiple Data (SPMD) があります．これは，複数のプロセッサが同一のプログラムを実行し，その際に各プロセッサは別々のデータを処理する，というモデルです．大規模なデータを独立で処理できる単位に分割し，小分けのデータを複数のプロセッサで並列に処理することで，データ全体の処理時間を大幅に短縮できます． 例えば，a01.txt, a02.txt, a03.txt, a04.txtを入力ファイルとしてjobというコマンドを実行し，実行結果（出力）をそれぞれ，b01.txt, b02.txt, b03txt, b04.txtに格納することを考えます．次のコードは，この処理をbashシェルスクリプトで実現するものです． このforループ内の処理内容は互いに独立ですので，容易に並列化できますし，全体に要する処理時
Pythonコードを使用して、Pythonコードを書く方法を人工知能に学習させる | POSTD
ここでは少しの間、自律走行車のことは忘れてください。物事は深刻になってきています。この記事では、独自のコードを書くマシンを作ることに的を絞って話を進めていきたいと思います。 GlaDoS Skynet Spynetを使用します。 具体的に言うと、Pythonのソースコードを入力することで、自分でコードを書くように、文字レベルでのLong Short Term Memoryニューラルネットワークを訓練していきます。この学習は、TheanoとLasagneを使って、EC2のGPUインスタンス上で起動させます。説明が曖昧かもしれませんが、分かりやすく説明できるように頑張ってみます。 この試みは、 こちらの素晴らしいブログ記事 に触発され行うに至りました。皆さんもぜひ読んでみてください。 私はディープラーニングのエキスパートではありませんし、TheanoやGPUコンピューティングを扱うのも初めてで
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