歳を取ったエンジニアとして腕力のある若手にどうやって立ち向かおうか考えた - FPGA開発日記
この記事はFPGA開発日記の祝2,000記事到達の記念に書いているものです。 普段の記事と比べて非常にエモい内容となっております。 FPGA開発日記を始めたのが2015年の1月4日。それからおよそ5年と10か月で2,000記事に到達した。 計算してみると2,115日での2,000記事達成となっていた。我ながらよく頑張った。 ブログを書き始めてもう5年以上経った。5年も経てば周りの状況も変わるし、生活環境も変わる。 私も歳を取り、決して若いとは言えない年齢になった。昔のように徹夜で勉強とか実装はできなくなったし、肩は凝るし集中力は続かない。夜になるとすごく眠たくなる。仕事が終わったらすぐ眠たくなってしまい、趣味やブログを執筆する時間を取るのがとても難しくなってきた。 私が年を取れば取るほど、若い実装力のある、優秀な人たちが参入してきて、私の何倍ものスピードで成果を出していく。 私が持っている
ブログを毎日書き続けるためのテクニック - FPGA開発日記
このブログ「FPGA開発日記」は約2100日で2000記事に到達した。特に2019年と2020年は殆どサボることなく記事を書き続けることができている。ブログの品質は置いておいて、毎日日記を書くことは何となく楽しいものだ。2015年にブログを開設したときに「よしこの日記はなるべく毎日書くようにしよう」と決めて以来休まずに書き続けることができている。 元来物書きは嫌いではない。私はエンジニアだが、仕様書を書くのもそこまで嫌いじゃない。自分の実装するものを綺麗にまとめて、「一点の曇りもなく上手くできてるやろ、ドヤ」みたいにするのは楽しいし、バグ発見の報告書とかまとめて、「回避方法は1.と2.あるけどどうする？ニヤニヤ」みたいなのも何となく楽しい。自分がバグを出すのは嫌だけど。 5年以上にわたってブログを書き続けるにあたり、これほどまでに継続することができたのはいくつかの理由がある。この記事ではブ
TensorFlow Lite on RISC-Vの論文を読む - FPGA開発日記
知り合いの人からCARRV 2019 (Third Workshop on Computer Architecture Research with RISC-V)でTensorFlow Lite on RISC-Vの発表があったと聞いたので、さっそく論文をダウンロードしてみた。 carrv.github.io Towards Deep Learning using TensorFlow Lite on RISC-V https://carrv.github.io/2019/papers/carrv2019_paper_7.pdf きちんと読んだわけではなく流し読みなので、詳細まで把握したわけではないけれど、ざっと流し読みをした。 この人たちは、TensorFlow LiteをRISC-Vアーキテクチャで動かすために、まずはRISC-Vのベクトル命令をTensorFlowのソースコードに移植
TLBleed : Trasnlation Leak-aside Buffer の論文を読む - FPGA開発日記
TLBleedの論文がやっと発表された。The Registerで記事が出てから論文が出てくるまでずっと監視していたのだが、随分と時間がかかったね。 www.vusec.net このTLBleedの論文非常に長いので読むのがつかれるし、あまりセキュリティの知識とか無いので大変なのだが、要点だけつかもうと時間を作ってざっくりと読み進んでいった。 まだまだ分からないところが多いが、まとめていこう。 なんか難しげなアルゴリズムとかサクッと英語で説明してあるのでその辺りはまだよく理解できていないが、一通り読んで概要は何となくわかった。 この手法、スレッドが特権を持っていなくても同時に実行されているスレッド内の命令を読み取ることができるというものなのだが、当然ターゲットとなるサーバ内で攻撃スレッドが実行できている必要がある。 これはAWSなどのクラウド上で、意図していなくても何らなの別スレッドとリソ
機械学習初心者がTensorFlowのチュートリアルを勉強して分かったことをまとめる(2) - FPGA開発日記
当方は機械学習の全くの初心者なので、間違ったことを書いている可能性があります。内容についての保証は致しません。 ↑むしろ、間違った理解をしてるようならば、教えて頂ければとても感謝します。 結局TensorFlowのプログラムを追い掛けならがら、ググりながら本を読みながら進んでいくことになるのだが、理解が浅いというか、何となく理解した気になっても、自分では全く書けないことが多い。くそう。 結局、プログラムのフローはどうなってるの？ということで、チュートリアルの中ではバラバラになっているプログラムを一つにまとめてみようよ。 import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784]) y_ = tf.placeholder("float", shape=
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