真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
CPUとGPUのマルチスレッディングの違いについて - arutema47's blog
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
GPUメモリストア（Gstore_Fdw） - KaiGaiの俺メモ
この記事は「PostgreSQL Advent Calendar 2020」の 16日目です。 GPU版PostGISの他に、今年のPG-Stromの機能強化のうち比較的大きめのものについてもご紹介したいと思います。 GPUメモリストア（Gstore_Fdw）とは GPUデバイスメモリ上に予め確保した領域にデータを保存し、これをPostgreSQLのFDW(Foreign Data Wrapper)を通じて読み書きする機能。GpuScan/GpuJoin/GpuPreAggといったPG-Stromの提供する各種ロジックにおいてデータソースとして活用する事ができ、その場合、ストレージやホストRAM上のバッファからデータを読み出す必要がないため、その分の処理を節約する事ができる。 この手の機能を持ったGPU-DBというのは他にもあるが、Gstore_Fdwのポイントは更新系ワークロードもきちん
パスワード付き ZIP ファイルを hashcat + JtR + GPU で総当たりしてみる - CUBE SUGAR CONTAINER
少し前に以下のツイートが話題になっていた。 hashcat というツールと GTX 2080 Ti を 4 台積んだマシンで ZIP ファイルのパスワードを探索するというもの。 このツイートでは 15 桁までわずか 15 時間 (!) で探索できたとしている。 その探索速度はなんと 22.7 ZH/s (Z = ゼッタ = Giga<Tera<Peta<Exa<Zetta) に及ぶらしい。 Support for PKZIP Master Key added to #hashcat with an insane guessing rate of 22.7 ZettaHash/s on a single RTX 2080Ti. All passwords up to length 15 in less than 15 hours with only 4 GPUs! Excellent con
GPUでZIPパスワードを解析する - Qiita
企業間のファイルのやり取りにZIPファイルの暗号化がされていることが多いのですが、その暗号は意味がなかったり、弱かったり、余計にセキュリティリスクが高くなっています。ZIPの暗号化が使えないことを証明するにはパスワードを解析するのが一番です。 パスワードが解析できるなら、もうあとからパスワードを送る必要はないのです。 用意するもの Windows PC Windows10を使いました。 GPU できる限り早いやつ ノートPCなので、外付けGPUケースにThunderbolt3でGPUを接続しています。 GTX 2080とケースで 10万円ぐらいかかっています。 CUDA Toolkit あらかじめ入れておきましょう。 hashcat hashcatのWindows版で公式サイトからダウンロードしたもので、バージョンが5.1.0の場合は古いので対応していません。 Windows版のJohn
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
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
20180920_DBTS_PGStrom_JP