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2016年5月19日のブックマーク (19件)
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summer4an 2016/05/19
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［速報］Google、「Android Instant Apps」を披露。インストール不要で即実行可能なアプリ形式。Google I/O 2016
［速報］Google、「Android Instant Apps」を披露。インストール不要で即実行可能なアプリ形式。Google I/O 2016 Googleはサンフランシスコで開催中のイベント「Google I/O 2016」で、現在Sneak Peak Projectとして開発中のAndroidアプリケーションの新しい形式「Android Instant Apps」を披露しました。 Android Instant Appsは、インストールが不要で、その場ですぐ実行できるアプリケーション。 例えば、指定されたURLをクリックするとWebページではなくアプリがその場でロードされて実行される。アプリ全体ではなく必要な部分だけがロードされ実行が開始されるため、ロードの待ち時間がほとんどありません。 あるいはNFCでの通信をトリガーにして、インストールされていなかった駐車場アプリが起動する、と
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私「エクセル開いて」新人「トン（画面上を指でタッチ）」私「なん……だと……」
うにの藻屑 @timtmyco うちの課の新卒の子、パソコンが全く使えないらしく教えてやってくれと課長に言われた。 私「じゃあまずExcel開いて」 新「㌧（画面上のエクセルのアイコンを指でタッチ）」 私「（な、ん…だと…？）」 新「あれ？開かない…長押しですか？（ぎゅー）」 私「ごめん、パソコンて知ってる？」 2016-05-17 18:09:44 うにの藻屑 @timtmyco 私「マウスってなーんだ？☆」 新「ね… 私「ねずみじゃないよ！そんなお約束のボケいらないよ！マウスって言うのはコレ！これでパソコンの画面にある矢印を動かしてExcelをクリック！」 新「へー！うにさんすごいですね！」 私「君ほどじゃないさ…」 2016-05-17 18:20:09 うにの藻屑 @timtmyco 新「うにさん！Excelに名前の入力できました！」 ここまでに30分かかった私「良かった…良かった
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Google、高品質なスマホVRのためのプラットフォームDaydreamを発表。Android NのVRモード、VR対応スマホ、VRアプリ配信など | MoguraVR
Home » Google、高品質なスマホVRのためのプラットフォームDaydreamを発表。Android NのVRモード、VR対応スマホ、VR内ホーム画面など Google、高品質なスマホVRのためのプラットフォームDaydreamを発表。Android NのVRモード、VR対応スマホ、VR内ホーム画面など Googleは、スマートフォン向けの高品質なVR体験を提供する新たな枠組み「Daydream」を発表しました。 DaydreamはGoogleが開催中の開発者会議Google I/Oの基調講演でVR担当副社長クレイ・ベイバー氏により発表されました。Daydreamは、スマホによる高品質なVR体験の実現を目的としています。最新のAndroid NへのVRモードの搭載、一定以上のスペックを満たし高品質な体験が可能なことを保証するDayDream Readyのスマートフォンの発売、専用の
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半精度浮動小数点数 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "半精度浮動小数点数" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2019年4月) 半精度浮動小数点数（はんせいどふどうしょうすうてんすう、英: half-precision floating point number）は浮動小数点方式で表現された数（浮動小数点数）の一種で、16ビット（2オクテット）の形式によりコンピュータ上で表現可能な浮動小数点数である。 IEEE 754-2008ではbinary16と名づけられている他、処理系や文脈によってs10e5やhalf、fp16などと表記される。 FP16は当初、主にコンピュータグラフ
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Pascalには半精度浮動小数点数のアクセラレーションが入る？ NVIDIA，ディープラーニング関連のイベントでヒントを提示
Pascalには半精度浮動小数点数のアクセラレーションが入る？ NVIDIA，ディープラーニング関連のイベントでヒントを提示 ライター：米田 聡 2016年1月15日，NVIDIAは都内で「NVIDIA DeepLearning DAY 2016」と題する開発者向けイベントを開催した。NVIDIAが国内でディープラーニングだけをテーマにした大規模なイベントを国内で開催するのは今回が初めてで，その事実だけでも，NVIDIAがこのジャンルに賭ける意気込みが伝ってこよう。 あらかじめお断りしておくと，NVIDIA DeepLearning DAY 2016で，ゲームと関係のある話題はほとんど何もなかった。ただ，次世代GPU「Pascal」（パスカル，開発コードネーム）に関するちょっとしたヒントがあったかもしれないので，今回はそのあたりを中心に，簡単にレポートしてみたい。 Pascalには半精度浮
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GPGPUに手を出す前に検討すべき事について - Qiita
この記事はGPGPU Advent Calendarの16日目です。 さて、１回だけ書くという話だったのに、人が集まらなくて2回目を書かないといけなくなったので、無理矢理ネタを考えてみた。 自分の3回目はこのまま行くと最終日だが、山田が凄いのを代わりに書いてくれるらしいので、今回が最後だ。 今回はGPGPUに手を出す前に検討すべき事について。 GPUGPUに興味があって触ってみたい人や、GPGPUを研究のテーマにする人などはすぐにGPGPUに手を出すべきだ。 興味が伴うプログラミングは大きな学習成果を伴うだろう。 ただし、そうではなく業務上などで今あるプログラムを速く動かす必要がある人は、GPGPUに手を出す前に次のような事を検討すべきである。 まずは、プログラムを実行するワークフローを変えられないかどうか。 例えば、夜間にバッチ処理として実行して翌日に結果が取れれば良いなら、わざわざ高速
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GPGPUを行う時のホスト側ＰＣを選ぶときの注意点 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は GPGPU Advent Calender の7日目の記事です。 始まる直前になっても参加者が少なくGPGPU Advent Calendarを立ち上げた山田てるみがあまりに不憫なのと、w_oに頼まれたら断れないというのもあって、参加をする事に。 一番の目的は、山田に恩を売っておくことだ。 (あと、山田がブログ書くのに時間取られすぎて、いろんなところに影響が出るのを防ぐため) 今回はGPUを使うときのホストとなるPCの選び方について少しだけ。 既に知っているとは思うけどおさらい。 それぞれのGPUのインターフェイスについて。
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GPUでナップザック問題を解く話 GPGPU AdC2012編 - Qiita
執筆者の忙しさが＜加速＞されてる気がするGPGPU Advent Calendarの13日目です。 「GPGPUでこんなの速くしてみた」っていうネタがまだ少ないので書くことにします。関西GPGPU勉強会 #2にて、こんな感じのタイトルで発表を行いましたが、今回はそれとは異なったアプローチの内容です。 ナップザック問題とは Wikipedia先生のナップサック問題のページによるとこう書いています。 容量 C のナップサックが一つと、n 個の品物（各々、価値 p_i, 容積 c_i）が与えられたとき、ナップサックの容量 C を超えない範囲でいくつかの品物をナップサックに詰め、ナップサックに入れた品物の価値の和を最大化するにはどの品物を選べばよいか 競技プログラミング系ではより単純に、最大化された価値の和(最適値や最適目的関数値と呼ばれます)を求めよという問題が出題されることがあり、SPOJ 3
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CUDAを使ったGPUプログラミング超入門 - Qiita
[ゼロから始めるGPU Computing] (http://www.gdep.jp/page/index/market) http://www.gdep.jp/page/view/248 一般的に数倍～100倍以上の速度と言われている 補足：なぜ演算性能が高いのか？ GPUでは、CPUに搭載されている分岐予測・投機実行 アウトオブオーダーが簡素化されており、その分、コア数を増やすことができる。 分岐予測・投機実行とは？ 条件分岐した際の処理を前もって実行しておくこと。 過去の実行履歴から実行される可能性の高い命令を実行しておく。 [イメージ] arr = [1, 3, 5, 7, 8]; for (elm as arr){ if(elm % 2 == 1){ echo "odd"; //奇数が続くためCPUは事前にこの処理を予測し実行しておく }else{ echo "even"; //
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第１回 GPUコンピューティングおよびCUDAについて | G-DEP
第１回 「GPUコンピューティングおよびCUDAについて」 目次に戻る ｜ 第２回 ＞＞ 皆さん、「GPUコンピューティング」や「CUDA」を知っていますか？元々PCが好きな方はもちろん、そうでなくても近年のコンピューターの話題で耳にしたことがある方も多いかと思います。でも具体的にどういうものであるかを知らなかったり、実際に利用しているという人は少ないのではないでしょうか。 第1回は、そんなGPUコンピューティングとCUDAについてお話しします。ここで述べることはあくまで初心者に向けた概要であるため、もっと詳細にGPUコ ンピューティングのことを知りたいという方は、参考リンク先を下の方に貼り付けておきますので、良ければそちらもどうぞ！ ちなみに、このコラムでは分かりやすくするためGPUコンピューティングをGPU汎用計算（GPGPU；General-purpose computing
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米NVIDIA、Pascalアーキテクチャベースの深層学習向け新GPU「Tesla P100」
米NVIDIAは5日(現地時間)、開発者向けイベント「GPU Technology Conference」(GTC)にて、Pascalアーキテクチャを採用したデータセンタ向け新GPU「Tesla P100」を発表した。 「Tesla P100」は、NVIDIAの新GPUアーキテクチャ「Pascal」をベースとした製品。ディープラーニングとAI向けに開発されたという。製造プロセスは16nm FinFETで、トランジスタ数は153億。ダイサイズは610平方mm。プロセッサ間の接続インタフェースとして「NVLink」をサポート。従来比で5倍となる160GB/sの帯域幅を実現するという。メモリには16GBの第2世代HBM(High Bandwidth Memory)を採用することで、720GB/sのメモリ帯域幅を提供するとしている。
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NVIDIAがPascal世代の新GPU「TESLA P100」＆ディープラーニング用スパコン「DGX-1」を発表
GPU大手のNVIDIAが主催する「GPU Technology Conference(GTC)」で、Pascal世代の新型GPU「TESLA P100」を発表。さらにTESLA P100を8台搭載するディープラーニング用スーパーコンピューター「DGX-1」も同時に発表し、従来のシステムの75倍高速に計算できるという圧倒的な性能を明らかにしています。 The NVIDIA DGX-1 Deep Learning System|NVIDIA http://www.nvidia.com/object/deep-learning-system.html Tesla P100 Most Advanced Data Center Accelerator|NVIDIA http://www.nvidia.com/object/tesla-p100.html Quadro VR Recommended
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WindowsでもDockerがしたい！ | Pocketstudio.jp log3
Windows へ Boot2Docker を入れる方法や、入れた後の起動や容量に関する課題を整理しました。 ■ Docker を Windows で使う DockerはLinuxコンテナを手軽に扱うためのアプリケーションです。LXCとはLinux Containersという名前の通り、Linuxでしか使えないのかな？という先入観がありますが、決してそうではありません。Windows でも Docker を簡単に扱えるようにするための、「Boot2Docker」というツールが、Docker社から提供されています。 Boot2Dockerの実態は、仮想マシン管理ソフトウェア VirtualBox と、その上で Docker を動かすための仮想マシンと OS “Tiny Linux Core Linux” を使い、この仮想マシンにログインし、Linux 上で Docker を扱うのと同等の環
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- 2016年5月20日
- 2016年5月19日
- 2016年5月18日
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