MN-Coreコンパイラを用いた深層学習ワークロードの高速化 - Preferred Networks Research & Development
はじめに 深層学習を軸とした研究開発には大きな計算資源が必要です。 PFNでは深層学習ワークロードに特化した計算機資源として深層学習用アクセラレータであるMN-Coreを開発し、実際に弊社のスーパーコンピュータであるMN-3に搭載し運用を行っています。本記事では、MN-Coreを利用した深層学習ワークロード高速化のためのコンパイラの概要及び、ワークロード高速化の実例について紹介します。 MN-Coreの概要とコンパイラの必要性 MN-Core(https://www.preferred.jp/ja/projects/mn-core/)とは深層学習ワークロードに特化したアクセラレータです。深層学習において頻出する畳み込み演算を高速化するために、多数の高効率な行列演算器ユニットを階層的に束ねた構造を持っています。各階層間においては縮約/放送など深層学習ワークロードでよく用いられる集団通信を行う
未経験者から機械学習エンジニアになるために必要な知識と勉強法 - paiza times
Photo by Strelka Institute for Media, Architecture and Design 秋山です。 最近、機械学習の勉強をしている人や、機械学習に関連した研究開発の求人を探す人がすごく増えてきましたね。弊社のエンジニアにも機械学習を勉強中の人達が何人かいます。 ただ、「機械学習を勉強したいけど、難しすぎて何から手を付けたらいいのかよくわからない」という人も多いです。それなりに開発経験のあるエンジニアでもそうなので、経験の浅い人だと、なおさらかと思います。 機械学習と一言で言っても、実践するのに必要な知識の分野は多岐に渡ります。 そこで今回は、未経験者が機械学習エンジニアとして転職するにはどういった知識や勉強が必要なのかを書いていきます。 ■最低限必要な知識 ◆プログラミングスキルとライブラリを使える知識 Pythonには、Tensorflowやsciki
RNNでプログラミング言語の構文エラーを自動修復する衝撃
コンパイルエラーの問題点 DeepFix Iterative Repair まとめ 参考文献 プログラミング言語のコンパイルエラーを自動で検知して修復することができたら、プログラマの作業時間を減らせる可能性があります。もしくは、テキストエディタがプログラムを書いている最中に、エラーだろうと思われる構文を見つけたときにさり気なく教えてくれたら生産性が著しく向上することも考えられます。 “Software is eating the world.“という言葉は、マーク・アンドリーセンの提唱した言葉です。まだまだ「食い尽くす」ほどではないものの、徐々にその影響力は高まっていると感じます。ソフトウェアを開発する必要性が増すにつれて、ソフトウェアエンジニアも次第に求められていくことでしょう。そして、そのプログラマの仕事の大部分はデバッグに費やされます。 バグや構文エラーを自動検知するシステムがテキス
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