Deeplearning 4 j のクイックスタートガイド - Deeplearning4j: Open-source, Distributed Deep Learning for the JVMYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
RTX 6000Ada と RTX PRO 6000 Blackwell Max-Qの画像生成における推論速度を比較
NVIDIA RTX 6000Ada と RTX PRO 6000 Blackwell Max-Qを用いて、 画像生成における推論速度を比較 NVIDIAのBlackwell世代では、4ビット浮動小数点（FP4）精度の量子化対応が正式にサポートされ、従来よりもはるかに低い精度での高速かつ効率的な推論が可能となりました。 これにより、特に画像生成タスクにおける処理速度と精度が著しく向上しました。 システム要件 ベンチマーク機種：DeepLearningBOXⅢ GPU：GPUはそれぞれ1基 CPU：1x Intel Xeon w7-3565X マザーボード：ASUS-PRO/WS/W790E-SAGE/SE (Intel W790 チップセット) MEM：128GB DDR5-4800 ECC ストレージ：M.2 NVMe SSD 1TB 電源：HX1500i × 2 NVIDIA RTX
GPUでボロノイ図を描画する : WebGLを用いてスムーズに描画できる高速アルゴリズム | POSTD
GPUに適したJump Floodingおよびボロノイ図と距離変換への応用 注：このページのデモはWebGL機能を使っているためモバイル機器では機能しないことがあります。きちんと表示させるためにはデスクトップコンピュータ上で記事を読むことをお勧めします。 ボロノイ図とはなんでしょうか。下記のデモを見ていただければお分かりになると思います。左のキャンバスをクリックすると、色付きの「母点」が植え付けられます。右のキャンバスでは、各ピクセルが一番近い点の色に着色されます。ドラッグすればより多くの点を配置できます。 デモ#2：左のキャンバスには動いている点が複数あります。右のキャンバスには対応するボロノイ図が表示されています。どちらのキャンバスでも構いませんから、マウスオーバして黄色い点を動かしてみてください。水の中を泳いでいる黄色い魚をイメージしました。 もう1つ面白いデモを用意しました。左のキ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
