PFNのML/DL基盤を支えるKubernetesにおける自動化 / DevOpsDays Tokyo 2021
Preferred Networks（PFN）は深層学習などの最先端の技術を最短路で実用化することで、これまで解決が困難であった現実世界の課題解決を目指しています。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、ロボティクス、コンパイラ、分散処理、専用ハードウェア、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクスといった幅広い分野で研究開発を行っており、それを支えているのが Kubernetes を用いて構築しているオンプレミス/ベアメタルの GPU クラスタです。 本セッションでは、PFN が Kubernetes を用いてクラスタを運用するなかでどのような障害が起きるのかを紹介し、また障害対応をどのように自動化しているのかを具体的に使用/開発したソフトウェアを含めてご紹介します。また Kubernetes クラスタの管理、アップグレードの自動化にも取り組んでおり、それを実現する Clus
20170419PFNオープンハウス R&D
PFNオープンハウス2017で使った資料です。 PFNの研究開発、およびその思想について紹介しています
深層学習は 世界をどのように変えられるのか Preferred Networks Preferred Infrastructure 岡野原 ⼤大輔
IBIS2016での講演内容を公開します。深層学習を実世界の問題に適用する上でどのような課題があるのか、車、ロボット、ヘルスケア、コミュニケーションでどのような研究課題があるのかについて紹介しています。
できる！並列・並行プログラミング
現在のマルチスレッドプログラミングの抱える問題点と、代替案をわかりやすく解説いたします。最近登場したConcurrent Revisionsも解説します。
PFIセミナー 2013/02/28 「プログラミング言語の今」
Pythonの処理系はどのように実装され，どのように動いているのか？ 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ．kiki utagawa
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20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術
機械学習の理論と実践
