HPですら実現できなかったメモリスタをあっさり実用化したベンチャー企業TetraMem AIプロセッサーの昨今 (1/3)
今回はIntel Visionの話でも、と思ったのだがオンラインでの情報配信は5月18日からと発表の1週間遅れになっており、現時点では基調講演くらいしか説明する内容がないので後送りにさせていただき、AIプロセッサーの話をしよう。Linley Spring Processor Conference 2022で発表されたTetraMemのmemristor（メモリスタ）だ。 メインメモリーだけで演算処理を行なう高速化技術 In-Memory Computing AI処理の効率化、というテーマでのアーキテクチャーの提案はいろいろあることについてはこれまでいくつか紹介してきたが、その1つにIn-Memory Computingがある。 要するにメモリーと演算器が別々に置かれており、かつ演算にあたっては「メモリーからデータを取り出す」「演算結果をデータに格納する」にそれぞれ無駄に消費電力がかかる(デ
x86よくできてる点 - w_o’s diary
アーキテクチャと実装混ざってるけど 命令dispが32bit届く immも32bit入ることが多い メモリが順序守る(何回も書くが、メモリ順序が緩いことによって得られたCPU時間より失なった人間時間のほうが絶対多いから) ファームウェアがBIOSとUEFIの二種類しかない (ボードごとにカーネルにディレクトリ作るのやめろARM) 周辺デバイスがPCIに統一されててキャッシュの問題が起こりづらい(もうdma_alloc_coherentの挙動調べるの飽きた) キャッシュがソフト的に見れば一階層 (L2の挙動が定義されてないARMとかいう無名CPU) 除算とFPUが付いてる ABIがWin除けば32bitと64bitとx32の3種類しかない。 PCIe がキャッシュスヌープ付けてフルスピード近く出る lock cmpxchg が遅くない *fence が遅くない こういう問題で別のアーキがx8
Instagram のスケール正攻法 -- Kosei Kitahara's Blog
Instagram がどこに買収されたとかは他のニュースサイトにお任せして、Django アプリケーションを正攻法でスケールして "成功" してるのがとても興味深いです。現時点で Instagram Engineering で紹介されていることと TechCrunch にも掲載されたスライドから個人的なメモとしてまとめてみました。 Instagram の哲学は シンプルであること オペレーション負荷を最小化すること すべて装備 とのこと。 Instagram は以下の OSS, サービスで構築されているようです。 >>> OS / ホスティング Ubuntu Linux 11.04 を Amazon EC2 にホスティング。以前のバージョンは高トラフィックになると固まる問題があったようです。運用は 3 人。EC2 にホスティングしている理由は、調査結果によるものではなく、"まだ進化途中だか
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