やまっく様 初めまして、PCBGOGOマーケティング部門の葉と申します。この度は、宣伝の引き合いにつきまして、相談しいただきたいのですが。もしご興味がございましたら、ご連絡をいただけませんでしょうか?お返事をお待ちしております。メール:service10@pcbgogo.jp
量子誤り訂正はノイズや熱などによって生じる量子ビットのエラーを高効率に訂正することで、エラー耐性の高い量子コンピュータを実現します。 量子コンピュータはいくつかの温度領域に分かれて置かれます。量子ビットの数を増やすためには、量子誤り訂正回路を低電力化・小チップ面積化し、極低温の4Kに置くことが必要になります。量子誤り訂正のプロトコルであるSurface codeのデコーダを不揮発性半導体メモリを用いたComputation in memory (CiM)に実装し、Long Short Term Memory (LSTM)アルゴリズムを実行することで、コンパクトで低電力な量子誤り訂正を実現します。不揮発性メモリを活用することで、LSTMの重みデータの常温領域と極低温の領域の間の転送回数が少なくて済み、量子コンピュータの大容量化を可能にします。不揮発性メモリにエラーが生じても、量子誤り訂正の精
個人メモ Hugging Faceで公開されているLlama2のモデルを使用して、4bit量子化を有効にして、70Bのモデルを1GPU(A100)で推論する方法について記述する。 dockerコンテナ作成 NVIDIAのPyTorchイメージを使用してDockerコンテナを作成する。 ※ホストのドライババージョンが古いため、少し前のイメージを使用している。 コマンド例 docker run --gpus all --network host -v /work:/work -w /work -it nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 PyTorchバージョンアップ xformersがpytorch 2.0.1を要求するためPyTorchをアンインストールしてからインストール pip uninstall torch torchvision torchtext to
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