Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
GPUに関するwamanのブックマーク (9)
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waman 2018/05/11
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Googleの機械学習ライブラリ TensorFlow1.0リリース！で、何がどうなる？どう変わった？ | Ledge.ai
TOP > Technology > AI（人工知能） > Googleの機械学習ライブラリ TensorFlow1.0リリース！で、何がどうなる？どう変わった？ release: https://research.googleblog.com/ ついに出ましたね。Google謹製の機械学習ライブラリ『TensorFlow』の正式版1.0。 というわけで今回は、2015年11月のオープンソース化以来 劇的な進化を遂げたTensorFlowについて『で、1.0になって何がどう変わってどうなったんだ？』みたいなところをまとめてみようかと思います。 実験的コンパイラ「XLA」導入で超高速化を実現今回リリースされたTensorFlow 1.0では、CPU上でもGPU上でも稼働可能なコンパイラ「XLA」を実験的に採用。Googleさんいわく『8GPU環境で7.3倍、64GPU環境では58倍の高速化が
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CPUとGPUの違い、例えていえば？
突き詰めると同じ頭脳だけど、人数がだいぶ違う。 きれいなグラフィックスを見るには、良いグラフィックスカードが必要…って、これは多くの人がなんとなくそう思っていることでしょう。でもCPUとGPUの違いは何か？という質問はやや引っ掛け問題っぽくなります。突き詰めると、CPUとGPUは同じものだからです。gameranxがそれについて解説動画を公開してくれました。 CPUもGPUも、同じようなタスクを処理できます。どちらも0と1でできた問題を受け取り、ものすごい速度で解いていきます。ただCPUとGPUの違いはアーキテクチャです。具体的には搭載されているコアの数が違います。そして、コアの数は同時に解ける問題の数を表してます。簡単に言うと、GPUはCPUよりはるかにたくさんのコアを載せています。Mac Proの最高性能ラインのCPUでも6コアしか搭載されていませんが、NVidiaのGeForce G
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プログラムの組みやすさが世界を変えるフェーズは終わったのではないか - きしだのHatena
2005年くらいから、コンピュータの性能には余裕があるので、プログラムの効率が多少わるくなってもプログラムが組みやすく人間の能力が発揮できるほうがいいという傾向が強くなりました。 プログラムはサーバーで動かすものであり、サーバーの制約はネットワークとストレージでCPUやメモリには余裕があったためです。 また、世の中は、ITのない世界からITのある世界への変化の中にあって、サーバーでの情報処理やネットワークをサービスとして提供することで、世の中が変わっていきました。 そういった状況であれば、プログラムが組みやすく、思ったとおりのサービスを思った時期に提供できるということが大切になっていました。どんなに未完成でも、新しいアイデアをいち早く見て触ってもらうということが大切だったからです。 しかし、もうすでに世の中は、ITがある世界に変わりました。 もちろん、より便利な情報処理サービスも今後でてく
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