【国認定】パソコン・ノートPCの無料回収（処分・廃棄・リサイクル）ならリネットジャパンパソコン無料回収について ※パソコン本体を含む回収1回につき1箱の宅配回収料金が無料です。 ※パソコンを含まない場合(モニターのみ等）は、通常料金1,600円/箱(税込1,760円/箱)となります。
球王会体育·(中国)官方app入口
Magic-1 is a completely homebuilt minicomputer. It doesn't use an off-the-shelf microprocessor, but instead has a custom CPU made out of 74 Series TTL chips. Altogether there are more than 200 chips in Magic-1 connected together with thousands of individually wrapped wires. And, it works. Not only the hardware, but a full software stack. There's a ANSI C cross-compiler for Magic-1 (retargeted
低火力ディープラーニングのための環境(自作ハード編) - studylog/北の雲
昨日こんなプレスリリースが話題になっていました。 www.sakura.ad.jp 高火力ですって。強そう。 ちょっと前にはこんなのも話題に。 ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築｜ニュース｜広報情報｜株式会社ドワンゴ 現時点で世界最高性能となるMaxwell世代のCUDAコアを搭載したGPUサーバー100台程度で構成 凄い。強そう。 こういう記事を読んだ後に自分の足下で動いている機械をまじまじと眺めてみると、あまりの低火力に恥ずかしさすら覚えます。ワットチェッカーで測ってみると500Wにも満たないそうで、安物電子レンジレベル。まさに低火力。 低火力ディープラーニングのための自作ハード 企業や研究室にTitan4枚指し環境が整っているような人にとってはおもちゃみたいな環境かもしれませんが、私が使っている環境を晒しつつ、個人の趣味レベルで(プチ)ディープラーニ
Deep learningに必須なハード：GPU - HELLO CYBERNETICS
はじめに 計算性能は必須 CPUとGPU CPU GPU GPGPU ベンチマーク 様々な環境での実験 ニューラルネットの構造を変えた実験 GPUの情報 ディープラーニングのGPU TensorFlowが認識するGPUの性能 2017年GPUの早見表（デスクトップ向け） 紹介 はじめに 計算性能は必須 もし、まともにディープラーニングをやりたいと思うのであれば、コンピュータの性能を無視することはできません。もともとニューラルネットワークは計算量の問題があって今まで冷や飯を食ってきた技術です。 計算性能の向上がニューラルネットを大きく支えていると言っても過言ではないのです。 どのフレームワークを使っても、大抵はMnistを使った画像認識のタスクがチュートリアルにあるでしょう。これは次元のベクトルを入力データとして受け取ります。 これだけでも中々膨大な計算量になりそうなのが何となく分かるでしょ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
