(「ナウシカとかヤマトとかに流れる終末思想」云々という文字列を拝見したが(しかも、もう四半世紀以上も何度も何度も見てきたが)、実際に1987年のINF全廃条約前後までは、子どもながらに偶発的にも核戦争が起こるんじゃねと思ってたので… https://t.co/TRLOde1ARt
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2019年8月2日、中距離核戦力全廃条約(INF条約)が正式に失効した。核兵器による攻撃を受けた経験を持つ日本では、同条約の失効は「トランプ米大統領の暴走」「米ロ核軍拡の再来」といったような見方で報じられている。しかし、「INF後の世界(Post-INF world)」をめぐる問題は、中国との「戦略的競争」という文脈の中で捉える必要がある。 発展し続ける中国の中距離ミサイル戦力 米政府は、INF条約からの脱退を決断した理由として、ロシアの条約不履行を挙げている。それは事実であるが、その背景に中国要因があることは否定できない。この問題に深く関与する米政府高官は、筆者に対し「中国の接近阻止・領域拒否(A2/AD)環境に対応し、海空アセットの役割を補完するためには、ロシアが条約を守っていない中、米国だけが条約に留まり続けるメリットを見出すのは難しかった」と述べた。 2017年4月、ハリス太平洋軍
こんにちは、菊池です。 ただいま開催されている、re:Invent 2019のキーノートにて、新しいインスタンスタイプ、Inf1が発表されました! Amazon EC2 Inf1 Instances Inf1インスタンスは、機械学習の推論を実行することに特化したインスタンスで、クラウド上でもっとも高速に推論が可能なサービスとのことです。機械学習サービスのコストのうち、一般に推論がしめる割合が非常に高いため、その課題に対応するためのインスタンスタイプとなるようです。 Inf1は、昨年のre:Inventで発表されたASIC、Inferentiaチップを搭載しているとのことです。 [新発表] AWS Inferentia:推論専用チップを開発しちゃいました #reinvent 特徴 G4インスタンスと比較し 超低遅延 3倍の高スループット 推論あたり40%の低コスト sub-milliseco
おこしやす♪~ 12月2日は何の日? その時、何してた? 2023年(令和5年) 12月2日は秩父夜祭、おしろい祭、INF菱形ラスの日、ジョルテの日、美人証明の日、デーツの日、全国防災デー、原子炉の日、日本人宇宙飛行記念日、安全カミソリの日、日本アルゼンチン修好記念日、ビフィズス菌の日、等の日です。 ■秩父夜祭(~3日)【埼玉県秩父市、秩父神社】(諸事情要確認) www.youtube.com 2016年12月1日にユネスコの無形文化遺産として『日本の山・鉾・屋台行事(やま・ほこ・やたいぎょうじ)』が登録されました。 元々、秩父夜祭りは国の『重要有形民俗文化財(秩父祭屋台)』および『重要無形民俗文化財(秩父祭屋台の祭り囃子、踊り、秩父神楽)』に登録されており、秩父祭屋台も祭りで行われるパフォーマンスの数々はまさに国宝級です。 今回の世界遺産登録で、秩父夜祭は世界的にも希少で価値の高いもので
Starting today, the Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Inf2 instances are generally available in the Asia Pacific (Mumbai), Asia Pacific (Singapore), Asia Pacific (Tokyo), Europe (Ireland), and Europe (Frankfurt) regions. These instances deliver high performance at the lowest cost in Amazon EC2 for generative AI models. You can use Inf2 instances to run popular applications such as text sum
Amazon Web Services ブログ Amazon ECS が EC2 Inf1 インスタンスのサポートを開始 機械学習と深層学習のモデルがより高度になるにつれて、高スループットで予測を素早く提供するためのハードウェアアクセラレーションの必要性も急増しています。本日より、AWS のお客様は、クラウドにおける高パフォーマンス性と最も低い予測コストのために Amazon ECS で Amazon EC2 Inf1 インスタンスをご利用いただけるようになります。これらのインスタンスは、数週間前から Amazon Elastic Kubernetes Service での利用が可能になっています。 EC2 Inf1 インスタンスの手引き Inf1 インスタンスは、AWS re:Invent 2019 でリリースされました。これらは AWS が一から構築したカスタムチップの AWS Inf
今回のテックブログは、BERTの系列ラベリングをサンプルに、Inferentia、GPU、CPUの速度・コストを比較した結果を紹介します。Inf1インスタンス上でのモデルコンパイル・推論の手順についてのお役立ちチュートリアルも必見です。 AWS Inf1とは こんにちは。メディア研究開発センター (通称M研) の田口です。今回はAWSのInf1インスタンス上でBERTモデルを動かす際の流れをご紹介したいと思います。 さて、みなさんは機械学習モデルの推論をどこで走らせていますか? BERTのようなサイズの大きいモデルを走らせる場合、コスト上問題なければTPU・GPUを使いたいですよね。とはいえ、できるだけコストは抑えたいのでCPUを選択すると「推論速度が…」という悩みがでてきます。そこでM研では、GPU・CPUに代わる選択肢としてInferentiaというチップを搭載したAWS Inf1の検
2020/1/27 投稿 2021/7/11 少しの修正と追加情報 0. この記事の対象者 pythonを触ったことがあり,実行環境が整っている人 pyTorchをある程度触ったことがある人 pyTorchによる機械学習でbackwardによる自動微分について知りたい人 pyTorchのbackwardができないことを知りたい人 1. はじめに 昨今では機械学習に対してpython言語による研究が主である.なぜならpythonにはデータ分析や計算を高速で行うためのライブラリ(moduleと呼ばれる)がたくさん存在するからだ. その中でも今回はpyTorchと呼ばれるmoduleを使用し,どのように自動微分を行っているのか、またどんなことができてどんなことができないのかを説明する. ただしこの記事は自身のメモのようなもので,あくまで参考程度にしてほしいということと,簡潔に言うために間違った表
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