GoogleのTensorFlowのハードウェア高速化について - SANMAN
まとめ ソフトウェアとしてのTensorFlowを公開する前に専用ASIC作ることを決めてたGoogleの決断力 戦略的に使われる金の力はすごい 手持ちのTeslaなどのGPUは売り払い、その金でGoogle Cloud Platformを使おう 貧乏人はFPGAやGPU使ってろ はじめに Googleが自社の機械学習向けライブラリTensorFlowを高速化するハードウェア「TPU」を1年前以上から稼働させていたという記事が流れてきた。 jp.techcrunch.com GPUやFPGAを使ったハードウェアアクセラレーションはいまとなっては珍しいものではなくなったが、この記事の恐ろしいことはASIC、つまり完全なるカスタムなLSIをGoogleが作ってしまったということ。 ASICを作るというのはだいぶヤバい。 GoogleはVP9のRTLを提供していたり、ハードウェアエンジニアも結構
Amazon AWSがFPGA対応してしまった - SANMAN
かなり長い re:Invent 2016の発表はかなり衝撃的だった。 AmazonのクラウドコンピューティングサービスであるAWSがFPGAもつかえるようになってしまった。 MicrosofがAzureでサポートするのが先だと思っていたのでびっくり。 ということで、以下のページより最大構成のf1.16xlargeで今すぐサインアップしてみた。 aws.amazon.com 「FPGA開発経験があったり、興味がある方は今すぐサインアップ」って書いてあったので。 なんか勤め先情報とか聞かれるも、XilinxなどHW系のアカウントはホビー用途で作る時も聞かれるので気にせず送信してしまったがまあ大丈夫だろう。 ゴリゴリ使うというよりか、どういう感じの環境かを詳しく知りたいだけなので。そもそもAmazonから使用許可が降りるかもわからん。 インスタンス起動できなくてよいからちゃんとしたデータシートや
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