カーネルにおけるタイマー事情 | 技術文書 | 技術情報 | VA Linux Systems Japan株式会社
Linux カーネルにおけるタイマー事情 ～第3回 IAマシンのもつ各種計時ハードウェア～ 2015/03/04 技術本部 技術部長補佐 箕浦 真 IAマシンは、歴史的事情などにより、数多くの計時ハードウェアを持っています。以下、順に説明します。 現代の CPU ではいずれも CPU に内蔵されているか、PCH (Platform Control Hub) など CPU 近辺のチップに内蔵されており、少数の水晶発振器を分周/逓倍して利用していると考えられます。したがって、精度 (細かさ) やアクセス速度、機能は異なりますが安定度は同等と考えられます。 PIT (i8254) Local APIC タイマー TSC ACPI 電源管理タイマー HPET PV Clock PIT は Programmable Interrupt Timer の略で、最初の IBM PC 以来搭載されて続けてい
≪ハイパフォーマンス仮想Router≫Brocade Vyatta 5600 vRouter アーキテクチャー概要
Brocade Vyatta 5600 vRouter はどのような手法で高速化を実現しているのかを概説Read less
TensorFlow Paper 感想
当方機械学習素人につき大して興味はなかったものの、実は Jeff Dean 案件だと気付き whitepaper くらいは読むことにした。 ぎもん: Jeff Dean といえば MapReduce や GFS を作った Google の神話級プログラマ。そんな分散インフラの達人がなぜまた深層学習に手を出したのだろう。 わかったこと: TensorFlow は、行列(というかテンソル)に特化したデータフロー・プログラミングの分散実行処理系だった。 データフロー・プログラミングとは、データを受け取り何か計算して結果を誰かに渡す、という単位のオブジェクト(ノード、カーネルなどと呼ぶ)をつなぎ合わせてグラフをつくり、より大きな計算を表現する抽象化のパターン。最近はリアクティブの文脈で目にすることが増えた。 そして MapReduce/Hadoop も今はデータフローの枠組みでコードを書くことが多
ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
ZEROからのFPGA : 独自CPUを自作する（Synthesijer版）
【更新履歴】 2015/11/25 Synthesijer 20151112版に対応 2015/11/02 brの名前をblに変更。cgtaを追加、sr, sl, sra, mv, bcの仕様を変更 2015/11/01 一部の命令の仕様を修正 2015/10/27 全命令を実装 2015/10/26 新規公開 FPGA上に独自設計のCPUを実装してみます。 FPGAと高位合成（ここではSynthesijer）を使えば独自のCPUも簡単に作ることができます。 ターゲットボードについて このプロジェクトはFPGA開発ボード「BeMicro Max 10」に対応しています。 I/O電圧のジャンパ設定について このプロジェクトはボードのI/O電圧を3.3Vに設定することを前提にしています。 BeMicro Max 10 Getting Started User Guide（もしくはこちら）のp.
MySQL5.6、5.7性能比較
2015/10/03 phpcon 2015 updated at 2016/01/13 about default_password_lifetime's default will be 0
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