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FPGAに機械学習モデルを実装する – その1：ランダムフォレストによるクラス分類 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
こんにちは，次世代システム研究室のS.T.です。普段はHadoopネタを書いていますが，今回はテーマをがらっと変えて，FPGAネタです。 「FPGAに機械学習の推論部分を実装し高速に処理を行う」という技術は耳にしたことがありましたが，漠然としたイメージがあるだけで実際にどのように実装していくのかということは知りませんでした。調べてみると，高位合成を用いた手法(1)や，学術研究として開発されたアクセラレータとしてのアーキテクチャ(2)は存在するようですが，シンプルなサンプルコードの形で存在するものはないようです。 もちろん「ソフトウェアエンジニアやデータサイエンティストが作成したモデルを高位合成でFPGAに落とし込みアクセラレータとして使用する」というユースケースを考えれば納得がいきますし，応用できる範囲もHDLで直接実装するより広くなると思います。 しかし，「低コスト小規模なローエンドFP
今日のインターネットはいまだにARPANET時代のプロトコルを信頼している: Request for Comments
IEEE Spectrumより。 RFCは、ARPANETの最も永続的な遺産かも知れません。 スティーブ・クロッカー UCLAのBoelter Hallには、4つのオリジナルARPANETノードの1つが収容されていました。 毎年3月、7月、11月になると、私たちはインターネットが成熟して安定した技術ではないことを思い知らされます。私たちは、経済、社会、教育、政治の生活に不可欠なツールとしてインターネットに依存しています。しかし、インターネット・エンジニアリング・タスク・フォースが4か月に1度、大陸から大陸へと移動する公開会議で会合を開くと、世界中から1,000人以上の人々が考えを変えさせるために集まって来ます。全人類が共有するグローバル・ネットワークに関する彼らのビジョンは、ダイナミックで進化し、継続的に改善されています。彼らの努力は、無数の他の人々の貢献と相まって、インターネットを常に機
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