Google はどうやって Deep Learning でメモリ使用量を 99% 削減したか。NewsPicksのエンジニア採用サイトです。さまざまな強みを持つエンジニアが、自分たちの個性を活かし、未来を創るための挑戦をしてる自由な環境で、一緒に世の中をおもしろくしてみませんか？
Google、円周率計算31兆桁達成 世界記録更新
計算には、Google Cloud上の96個のvCPU（仮想CPU）と1.4テラバイトメモリを用意してクラスタを構築。計算結果の書き込みには1ノード10テラバイトのインスタンスを24個用意し、最大170テラバイトまで利用した。 計算は2018年9月22日から始め、19年1月21日に終了。約111日間計算を続け、ディスクの読み込み、書き込み量の合計はそれぞれ9ペタバイト（9000テラバイト）、7.95ペタバイトに及んだ。 111日間の計算の結果、小数点以下31兆4159億2653万5897桁まで円周率を計算したという。円周率の最初の14桁である「3.1415926535897」に合わせた。 以前の円周率世界記録は、16年にピーター・トルエブさんが達成した22兆4591億5771万8361桁。CPUに「Xeon E7-8890 v3」を4個、1.25テラバイトメモリの計算リソースで約89日間か
インテル、Google、マイクロソフトらが高速インターコネクトの新規格「Compute Express Link」（CXL）を発表。GPUやFPGAなどを活用するための業界標準へ
インテル、Google、マイクロソフトらが高速インターコネクトの新規格「Compute Express Link」（CXL）を発表。GPUやFPGAなどを活用するための業界標準へ インテルやGoogle、マイクロソフト、シスコ、HPE、Dell EMC、アリババ、ファーウェイらは、CPUとメモリやGPU、FPGAなどを高速に接続するインターコネクトのオープンな新しい業界標準規格「Compute Express Link」（CXL）を発表。あわせてCXLを推進するためのコンソーシアムを立ち上げました。 コンピュータで画像処理や機械学習などさまざまな種類のワークロードが実行されるようになるにつれて、すべての演算処理をCPUで行うのではなく、ワークロードの種類に合わせた得意分野を持つGPUやFPGAなどに演算を任せるケースが今後さらに増加していくと考えられています。 CXLは、こうしたGPUやF
niw.at — GmailのIMAP設定画面が難解すぎて生きるのが辛い
Gmail使ってますよね。もうメール = Gmailなのではないでしょうか。 メールそれ自体はとても古い技術に基づいており、これだけ分散してまともに動いている仕組みは他にDNSくらいなんじゃないかなと思いますが、どちらも問題を抱えていて、特にメールはスパムやらとの戦いの場となっていて多分当面この状況は変わらないんじゃないかなと思います。 しかし、メール = Gmailを意味する世界になっているのだとしたら、もうあまり深いこと考えなくてもそういうもんだと思って使っていけるんじゃないかなあと思いつつ、いい加減代替手段が出てきてもいいよねと思っている次第です。 さて、そんなGmailですが、メールの仕組みの上に乗っかっているサービスなので、とんでもない複雑な設定画面がくっついています。いや、結果的にそうなってしまいました。 そして、設定画面の中で最難関なのがIMAPの挙動の設定ではないでしょうか
【レビュー】Google DocsをOCRとして利用する方法 | 経営 | マイコミジャーナル
Create and edit web-based documents, spreadsheets, and presentations. Store documents online and access them from any computer. GoogleはここのところGoogle Docsの機能強化を積極的に進めている。新しい機能の追加やUIの改善を繰り返し、以前はできなかった作業がいつのまにかできるようになっているといったことが少なくない。統合オフィスアプリケーションとしてのみならずネットドライブとして利用できるようにする機能も登場しており、今後主力サービスのひとつとして開発に注力していくとみられる。 最近Google Docsに追加された新機能のうち興味深い機能のひとつにOCRがある。テキストが印字された画像ファイルからテキストを抽出しドキュメントとして編集できるようにす
Google Data API を iphoneで使う(Picasaの実装例) - nyaago69のブログ
Google Data APIを使って、まずiPhoneでのPicasaのViewerを作ってみようかとおもい調査。 準備は前回したので、実装例を作成。 Google Data APIの基本的なAPIの使用手順 Google Data APIでは、サービスオブジェクトを使用してGoogleのサーバーへ非同期でのリクエストを実行。通知用の定義したコールバックメソッドにより結果を取得するというのが、基本的な使用方法となる。 Google Data APIの基本的なAPIの使用手順 - リクエストの実行 サービスオブジェクト(Picasaの場合は、GDataServiceGooglePhotos)を作成。 GoogleのサーバーにリクエストするURLを作成する。サービスオブジェクトのURL生成メソッド(photoFeedURLForUserIDなど)を使用して作成。または、Queryオブジェクト
Google Data API を iphoneで使う(準備) - nyaago69のブログ
Google Data APIを使って、まずiPhoneでのPicasaのViewerを作ってみようかとおもい、まず準備。 [GData Objective-C Client Library]のXcodeプロジェクトがコンパイルできるようにするための設定と、そのライブラリを使うためのアプリケーションのプロジェクトの作成を行う。 クライアントライブラリーのダウンロード http://code.google.com/p/gdata-objectivec-client/downloads/list より [GData Objective-C Client Library]をダウンロードして展開。 クライアントライブラリーのXcodeプロジェクトの設定変更 [GData Objective-C Client Library]のXcodeプロジェクトを開き、以下の設定変更を行う プロジェクトの設定変
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