北朝鮮総書記死去のニュースに便乗した標的型メールを確認 - Tokyo SOC Report
IBM is bringing useful quantum computing to the world. IBM offers the world's most powerful quantum computers via the cloud and powered by Qiskit, the quantum software stack built for performance. Our unrivaled research, fabrication facilities, and velocity of innovation have allowed us to advance along our roadmap toward quantum advantage in 2026 and fault tolerant quantum computing in 2029. Join
並列に Deep Learning して、高速に賢くなれるか | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
Deep Learning していると、学習にとても時間がかかるのがネックになる。 時間だけでなく、メモリもいっぱい必要になる。 今はGPUなるものがあり、これを使うと計算処理が一気に早くなると言われている。 GPUの計算性能は、CPUの50倍以上とか言われているのだが、実際にはそこまで高速にDeep Learningできるようにはならない。 GPUを使う場合には、GPUにデータを送ったり、GPUからデータを受け取ったりなど、CPUとＧＰＵの間でのデータのやり取りが発生し、この量が半端ではない。このため、実際の速度向上は10倍程度にしかならない。 でも、もっと高速にしたいと思ったらどうすればよいだろうか。 多数のGPUを同時に使えば、どんどん高速になるのではないだろうか。 分散して学習する場合に問題になるのは、別々のGPUで学習した結果をまとめて、それをまた全GPUに分配し直すという作業が
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