eGPUの使用を止め、4KモニターをMacBook Pro直挿しにした理由
eGPUの使用を止め、4KモニターをMacBook Pro直挿しにした理由 16インチ型MacBook Pro（2019）が優秀すぎて、Blackmagic eGPUが必要なくなった もう僕にeGPUは必要なくなった。 「Blackmagic eGPU」購入から約1年半が経った。当初は、4コアCPUを搭載した13インチ型MacBook Pro（2018）の非力なGPUを補うために導入していたが、16インチ型MacBook Pro（2019）を購入して以来、必要性が薄れつつあった。 先日、デスクの配置を見直した際に「Blackmagic eGPU」を作業環境から外し、使用を止めた。 4Kディスプレイ「27UK650-W」を左右並べて配置し、16インチ型MacBook Pro（2019）を「Twelve South Curve Stand for MacBook」の上に載せ、ソーラーパネル付き
本番/ステージング環境GPUぼくめつ大作戦 - クックパッド開発者ブログ
機械学習チームの林田(@chie8842)です。好きなスポーツはテニスとスノボです。 システムは、その当時の最新の技術で作ったとしても必ずレガシー化します。 機械学習システムも他システムと同様、一度デプロイしたら終わりではなく、継続的なメンテナンスが必要です。昨今機械学習は、特に技術の進歩が目覚ましいため、レガシー化するのも早い分野といえます。本稿ではレガシー化した機械学習アプリケーションのメンテナンスと、それに伴うGPU環境からCPU環境への移行によって、大幅にシステムの運用コストを削減した例をご紹介します。 機械学習アプリケーションにおけるコスト課題 クックパッドにおける最初の大きな機械学習プロジェクトである料理きろくがリリースされたのは、2年前のことです。それ以来、様々な機械学習アプリケーションがデプロイされ、現在では大小含めて30を超える機械学習アプリケーションが運用されています。
GPUサーバーのバスとインフラにまつわる「奇妙な話」
（前回記事はこちら） GPUインフラの特性や使いこなしのノウハウを明らかにする特集。今回は、GPUインフラにおけるバスやネットワークの構成について、PFN チーフアーキテクトの奥田遼介氏と、さくらインターネット代表取締役社長の田中邦裕氏、同社で高火力コンピューティングを担当する須藤武文氏に聞いた。 さくらインターネットがPFN向けに提供しているGPUインフラのネットワークには、一般的なEthernet（イーサネット）でなく、より高速なInfiniband（インフィニバンド）を採用していると聞きました。ディープラーニングにおいて、Infinibandのようなサーバー間接続のネットワークの性能はどれくらい重要なんですか。 PFNの奥田氏 実は、本当にInfinibandを採用するかは、最後まで悩んだところなんですけどね。 Infinibandがいい面は2つあります。1つは帯域、つまり通信速度の
MPU、GPU、FPGAをまとめてプログラムできる環境、IBM研究所がJava拡張言語ベースに開発中
米IBM社研究所は、異なるアーキテクチャのリソースが混在したコンピューティング・システムのプログラミングを一括して行える設計環境に関して、「Asia and South Pacific Design Automation Conference（ASP-DAC) 2013」（2013年1月22日～25日にパシフィコ横浜で開催）で招待講演した。講演タイトルは「The Liquid Metal IP Bridge」（講演番号：４A-3）である。 講演タイトルにある「Liquid Metal」は、異なるアーキテクチャのリソースが混在したコンピューティング・システムのプログラミングを一括して行える設計環境を開発するプロジェクトの名称である（プロジェクトのホームページ）。このプロジェクトは2007年に始まった。今回、登壇したのはRodric Rabbah氏で、同氏はThomas J. Watson R
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