渡辺名人が購入した130万円のパソコン、クラウドでそれと同じ性能のもの、1時間50円で使えるよとツイートしたらえらくバズった。 上のツイートは、決して渡辺名人の研究を揶揄するものではなく、書き方次第で最低にも最高にも聞こえるという、そういう物事の二面性みたいなのって面白いよねという意味でツイートしたわけである。 しかし「クラウドの料金そんなに安くねーだろ」「それってGPUだけの値段ですよね？」「値段一桁間違えてない？」「クラウド使ったことない奴の妄想乙」みたいなツッコミをたくさん頂戴している。
クラウド最安のGPUについて | やねうら王 公式サイト
渡辺名人が購入した130万円のパソコン、クラウドでそれと同じ性能のもの、1時間50円で使えるよとツイートしたらえらくバズった。 上のツイートは、決して渡辺名人の研究を揶揄するものではなく、書き方次第で最低にも最高にも聞こえるという、そういう物事の二面性みたいなのって面白いよねという意味でツイートしたわけである。 しかし「クラウドの料金そんなに安くねーだろ」「それってGPUだけの値段ですよね？」「値段一桁間違えてない？」「クラウド使ったことない奴の妄想乙」みたいなツッコミをたくさん頂戴している。
まだ手元のパソコンでイベント配信してるんですか？クラウド上でTeamsを利用してOBSで配信した方が楽ですよ。
配信 まだ手元のパソコンでイベント配信してるんですか？クラウド上でTeamsを利用してOBSで配信した方が楽ですよ。 はじめに まだ手元のパソコンでイベント配信してるんですか？クラウド上でTeamsを利用してOBSで配信した方が楽ですよ。 配信のために高いパソコンや配信機材を買ったり、一人で頑張る必要が無くなります。 また。自宅のネットワーク環境を気にする必要がありません。 これまで手元のパソコンでイベント配信を運用してきて下記のような問題が発生しています。 配信するスタッフの確保問題（ほぼ趣味） 同等の環境を冗長することが難しい そのため当日の交代が出来ない イベント運用側としては頭の痛い問題です。 要は手離れができないです。 これらを解決する方法としてクラウド上のIaaSを利用しスタッフ共同運用を行えば解決できると考えています。 配信している方の一部には、すでにクラウド上から配信を行っ
GPUでZIPパスワードを解析する - Qiita
企業間のファイルのやり取りにZIPファイルの暗号化がされていることが多いのですが、その暗号は意味がなかったり、弱かったり、余計にセキュリティリスクが高くなっています。ZIPの暗号化が使えないことを証明するにはパスワードを解析するのが一番です。 パスワードが解析できるなら、もうあとからパスワードを送る必要はないのです。 用意するもの Windows PC Windows10を使いました。 GPU できる限り早いやつ ノートPCなので、外付けGPUケースにThunderbolt3でGPUを接続しています。 GTX 2080とケースで 10万円ぐらいかかっています。 CUDA Toolkit あらかじめ入れておきましょう。 hashcat hashcatのWindows版で公式サイトからダウンロードしたもので、バージョンが5.1.0の場合は古いので対応していません。 Windows版のJohn
趣味でディープラーニングするための GPU 環境を安上がりに作る方法 - Qiita
趣味でディープラーニングで遊ぶために GPU マシンを使いたい。 GPU は本当にすごくて、自分の MacBook Air で 2 時間かかるような学習が GPU を使うと 5 分足らずで終わる。CPU だけでディープラーニングするのは馬鹿馬鹿しいという気持ちになる。 しかし自宅に GPU マシンを組んだとしても四六時中計算し続けるわけでもないからもったいないし、ここはクラウドサービスを活用して安く済ませたい。1 さらに、最近では Docker コンテナ内から GPU を利用することができる NVIDIA Docker という Docker プラグインがあり、これを利用することで GPU マシンの環境を汚すことなく好きなだけ学習環境を立ち上げることができる。 今回は Amazon EC2 の GPU インスタンスと NVIDIA Docker を使って趣味用のディープラーニング環境を作った
グーグルもGPUクラウドに参入、4社のコスパ比較
米グーグルは現地時間2017年2月21日、同社のIaaS（インフラストラクチャー・アズ・ア・サービス）「Google Compute Engine」で、仮想マシンにGPU（グラフィックス処理プロセッサ）を付加できるβ版サービスを始めたと発表した。 グーグル、米マイクロソフト、米アマゾン・ウェブ・サービスの3大クラウドで、GPU提供サービスがそろったことになる。価格競争に火が付けば、ディープラーニング（深層学習）を含む機械学習へのGPUの適用がさらに進みそうだ。 付加できるのは、GPUボード「NVIDIA Tesla K80」に搭載されたKepler世代のGPU。1つの仮想マシンにGPUを1～8個（ボード換算で1/2～4枚）追加できる。 1GPUの利用価格は0.7ドル/時間から。仮想マシンの価格を含めても、TeslaシリーズのGPUを時間単位で提供できるサービスの中では、単精度1テラFLOP
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なぜもっとたくさんのコアを搭載したCPUを作らないのでしょうか？2000コアのGPUなんかそこら辺にありますが、なぜCPUでは同じようにできないのでしょうか？
TechCrunch
GPU クラウド コンピューティング