1億6300万のコアで120兆個のAIパラメーターをトレーニング可能なモンスターマシン「Cerebras CS-2」が発表される
シリコンバレーのチップ製造スタートアップ・Cerebras Systemsが2021年8月24日に、1枚のシリコンウェハーをそのまま使った巨大チップを備えた小型冷蔵庫サイズのディープラーニングシステム「Cerebras CS-2」を発表しました。 セレブラス・システムズ、世界初の脳規模の人工知能ソリューションを発表 | Business Wire https://www.businesswire.com/news/home/20210824005645/ja/ Cerebras Systems connects its huge chips to make AI more power-efficient | Reuters https://www.reuters.com/technology/cerebras-systems-connects-its-huge-chips-make-ai-
MN-3が動き出します - Preferred Networks Research & Development
Preferred Networksは，2019年にMN-2を稼動させました．MN-2は1024基の NVIDIA V100 GPUを搭載するクラスタで，現在もMN-1と共に、PFNの主要な負荷を担っています．MN-2に引き続いて，次世代のPFNの計算基盤として，神戸大学の牧野教授のグループと共同で開発した MN-Core™ を計算アクセラレータとして採用した計算機クラスタ MN-3 を稼動させます． 計算基盤担当の土井といいます．前回PFN blogを書いたのはMN-2のときなので， だいたい1年近く前になると思います．その後世の中も大きく変化しましたが， PFNの計算機クラスタも一つの変革期を迎えます．PFNの計算アクセラレータの 計画は2017年から本格化しましたが，その成果の一つがMN-Coreです． そして，MN-Coreを利用した計算機クラスタ MN-3 は，2018年末の 展
Survey and Benchmarking of Machine Learning Accelerators
Advances in multicore processors and accelerators have opened the flood gates to greater exploration and application of machine learning techniques to a variety of applications. These advances, along with breakdowns of several trends including Moore's Law, have prompted an explosion of processors and accelerators that promise even greater computational and machine learning capabilities. These proc
深層学習に特化したプロセッサ、Cloud TPU の設計 | Google Cloud 公式ブログ
この投稿は米国時間 8 月 30 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by Google Cloud デベロッパーアドボケイト 佐藤一憲 Tensor Processing Unit (TPU) は、機械学習の計算処理のために Google がゼロから開発したカスタム LSI （ASIC）です。Google 翻訳、フォト、検索、そして Gmail 等の主要な Google サービスの運用を支える基盤技術です。Google Cloud では、機械学習を利用するエンジニアやデータサイエンティストに向けて、この TPU の能力をスケーラブルで使いやすいクラウドサービスとして提供する Cloud TPU を提供しています。今年 6 月にサンフランシスコで開催された Google Next ‘18 では、無償トライアルを含むすべてのユーザーに向けて Cloud TPU v
Solid State Science Hiroshima #2 (2018/07/06 19:00〜)
内容 ハードウェアの勉強会です。 敷居を低く、全くの初心者の方にも理解できる内容にします。 電子工作したけど動かない、動いているけど改造したいなど疑問、質問も大歓迎です。 予定 第二回ではArduino(アルデュイーノ)互換でWi-Fiが使えるマイコンボードESP-WROOM-32を使ってLED点灯ができるまでを行います。 今回使ったマイコンボードは次回以降も使って、いろいろな実験に利用します。 費用 マイコンボードとブレッドボード他の実費＝2,000円の負担をお願いします。 追記 ・各自、PC(Win/Mac)を持参してください。 ラップトップPCをお持ちで無い方は事前に連絡ください。貸出し可能です。 ・できれば、PCにArduino IDE(1.8.5以上)をインストールしておいてください。 （会場でもインストールできます）
Intelが激安1万円以下のUSB型ディープラーニング用端末「Movidius Neural Compute Stick」を発売
IntelがUSB接続タイプのスティック型ディープニューラルネットワーク処理用アクセラレータ「Movidius Neural Compute Stick」を発表しました。画像処理やAI技術をクラウドではなくローカル環境で手軽に開発できることが期待されています。 Movidius | Intel Newsroom https://newsroom.intel.com/press-kits/movidius/ Intel Democratizes Deep Learning Application Development with Launch of Movidius Neural Compute Stick | Intel Newsroom https://newsroom.intel.com/news/intel-democratizes-deep-learning-application
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Using Intel.com Search You can easily search the entire Intel.com site in several ways. Brand Name: Core i9 Document Number: 123456 Code Name: Alder Lake Special Operators: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice* Quick Links You can also try the quick links below to see results for most popular searches. Product Information Support Drivers & Software
目指せ！落ちない高可用性サーバ、ハードウェアの選び方 - Qiita
10年以上金融機関で働いているインフラエンジニアの落ちないサーバにするための考察です。 ハードウェアの専門家ではないので、正確ではないかもしれません。 今までの経験からの個人的考え方になります。 私たちオンプレ重視のインフラエンジニアは、 クラウドサービスではできない高可用性サーバを導入したり、 複数台構成で１台故障しても問題ない構成のサーバはコスト重視するなど、 システムに最適なサーバを導入しようとしています。 高可用性サーバを追求する目的 ■アプリに影響を与えないように Active/Standby構成にしていて、インフラ的にはダウンタイムが数秒だとしても、 アプリによっては復旧に時間がかかったり、問題ないことの確認にも時間がかかってしまいます。 また、正しくサーバが落ちればアプリが問題ないとしても、 サーバが中途半端な状態のままになってしまい、なんだかおかしいということもあります。
Google の Tensor Processing Unit (TPU) で機械学習が 30 倍速くなるメカニズム | Google Cloud 公式ブログ
* この投稿は米国時間 5 月 12 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by 佐藤一憲, Staff Developer Advocate, Google Cloud Cliff Young, Software Engineer, Google Brain David Patterson, Distinguished Engineer, Google Brain Google 検索、ストリートビュー、Google フォト、そしてGoogle 翻訳。これらのサービスに共通するのは、いずれもニューラルネットワーク（NN）の計算処理の高速化のために Google の第一世代の Tensor Processing Unit (TPU) が用いられている点です。 Google の Tensor Processing Unit (TPU) が搭載された回路基板（左）と、 G
MacBook Proのメモリー・ストレージのBTO価格が高い理由
松浦晋也 @ShinyaMatsuura アップルの新MacBook Pro、メモリーとストレージ容量を出し惜しむアップルの悪いクセがもろに出ちゃっている。BTOでメモリー8GB→16GBで2万円って、何の罰ゲームだ。SSDを2TBにすると12万円というのも、市価のほぼ2倍。ユーザーが交換不可能な設計でこれはひどい。 2016-10-28 08:06:32 (๑╹◡╹๑) @tsuchie88 別にAppleの肩を持つわけじゃないのだが、松浦さんまで原価厨みたいなこと言われるとちょっとがっくしくるな。部品を交換不可なロジックボードに載せてしまってる時点で、部品のコスト構造が大きく変わってしまうんだよ。交換可能なモジュールベースのコスト計算で比較はできない。 twitter.com/ShinyaMatsuura… 2016-10-29 17:29:19 (๑╹◡╹๑) @tsuchie88
SSDにデータを書込みまくり再起不能に追い込む耐久試験で分かった信頼性に関する真実とは？
2013年からTech Reportが継続していた「SSD耐久試験」は、SSD主要6モデルに特別なプログラムを使って尋常ではない量のデータを書き込みまくって再起不能まで追い込むというもので、耐久性に不安を持たれがちなSSDの信頼性を判断するのに大いに役立つデータとして注目を集めています。そして、最後まで生き残ったモデルもついに息の根を止められ、1年半にわたって続けられたSSD耐久試験が完全に終了。そこからSSDの信頼性に関するおそるべき事実が明らかになっています。 The SSD Endurance Experiment: They're all dead - The Tech Report - Page 1 http://techreport.com/review/27909/the-ssd-endurance-experiment-theyre-all-dead ◆これまでのテスト経過
1993年のftp.iij.ad.jp
机の引き出しはタイムカプセル バックアップテープ ある日、IIJに古くからいる先輩社員から突然メールが届きました。「机の中からこんなものが見つかったのだけど、読めるかな？」と、何故かご指名を受けた私が受け取ったのは、意外なものでした。 ビデオテープ……のように見えますが、これはUNIXワークステーションなどで使われるコンピューター用のテープ(Exabyte)です。今でこそ見かけることは少なくなりましたが、以前はハードディスクのデータのバックアップ先として各種のテープが使われており、UNIXマシンを利用しているところには大抵テープドライブが転がっていたものでした。 このように書きましたが、実は写真の実物は8mmビデオテープそのものです。というのも、コンピューター用8mmデータカートリッジ(Exabyte)は、元々ビデオカメラ用に開発された8mmビデオテープの規格を転用したものだからです。コン
Node.jsで実世界UI
Node.jsで実世界UI 1. Node.jsで実世界UI @shokai Real.UI #01 2. 私 •@shokai •橋本 翔 •慶應SFC増井研 3. 実世界UIとは ! 電子工作とかセンサーと か使うやつのこと 4. 実世界インタフェースは 作るの大変だし、家で 使ってるとすぐ動かなく なったりする 5. 沢山のデバイスにまたがっ たプログラム書くの難しい ! 家のWiFi再起動したら止 まるとかやめてほしい 6. この辺を使うと良いと思う •Node.js •Socket.IO上に実装されたLinda •BlendMicro + ble-firmata が作ったすごい人が作った 7. デモ 8. 階層型コンテンツビューア 9. コントローラー色々 10. 似たような構成で 色々やっている 11. 研究室間 センサ情報通知 •部屋が多いので一体感を出したい •Yoが来る、部
スイッチ・ルータのしくみ
最終更新は2013.7.14です．以下でLTした資料に加筆しました． ・カーネル/VM�探検隊@TKB 2012.9.22 ・自宅ラック勉強会 2012.10.8
16 Commands to Check Hardware Information on Linux
Hardware information Like for every thing, there are plenty of commands to check information about the hardware of your linux system. Some commands report only specific hardware components like cpu or memory while the rest cover multiple hardware units. This post takes a quick look at some of the most commonly used commands to check information and configuration details about various hardware peri
[検証]SSDの寿命は、4〜5年使用するとどれくらい縮むか
[実験]SSDをデフラグすると速くなるのかの続きです。今使っているSSDは、IntelのX-25MというSSDで、2009年8月に購入したものです。すでに4年半以上もWindowsの起動用ドライブとして使い続けています。 最初はこのSSDにWindows7をインストールし、その後Windows8をクリーンインストールし、現在はWindows8.1にアップデートして使っています。ずっと起動用ドライブとして使い続けて、電源投入回数は数千回、使用時間は5000時間を軽く超えています。 2009年にSSDを導入する前は、SSDについてこんなことを言われていました。「SSDはHDDと違って書き込み回数に限界がある」と。書き込み回数を減らすためにページングファイルやテンポラリファイルは別ドライブに移した方が良いとか、SSDは壊れやすいからまだダメだとか、いろいろ言われていました。 さて、4年半以上使っ
![[検証]SSDの寿命は、4〜5年使用するとどれくらい縮むか](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2a86f48ab886a541c0de8a5e4eb2affe41b9d190/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fzapanet.info%2Fblog%2Fimages%2F201404%2Fssd_07.jpg)
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