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TensorFlow User Group ハード部 #2 (2017年4月21日) https://tfug-tokyo.connpass.com/event/54426/ の発表資料です TensorFlow r1.0(r1.1)で公開されたXLAのソースコードを追ってみました
TensorFlow XLAは、 中で何をやっているのか?
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言語処理学会第28回年次大会(NLP2022)のチュートリアルでの講演資料です。 https://www.anlp.jp/nlp2022/#tutorial
ゼロから始める転移学習
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PFN金子紘也による東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」(2022年10月19日)の講義資料です。 ・PFNにとっての計算能力の位置付け ・代表的なDeep Learningの高速化手法 ・なぜ今プロセッサ開発なのか? ・MN-Coreの概要 ・開発チームの働き方 ・最近の成果
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
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第14回 全ゲ連での講演資料です。 Twitter: @Reputeless
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2022年1月28日開催の「CPU / GPU高速化セミナー!性能モデルの理論と実践:理論編」セミナー資料です。
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例外設計における大罪 Jun 27, 2012 @ java-ja
例外設計における大罪
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GPUを利用して汎用演算を行う技術であるGPGPUを用いて、プログラムを高速化する技法についてまとめました。高速化の具体例も適宜用いて解説しています。 CPU編はこちら https://www.slideshare.net/KMC_JP/ss-45855264
プログラムを高速化する話Ⅱ 〜GPGPU編〜
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Preferred Networks(PFN)は深層学習などの最先端の技術を最短路で実用化することで、これまで解決が困難であった現実世界の課題解決を目指しています。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、ロボティクス、コンパイラ、分散処理、専用ハードウェア、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクスといった幅広い分野で研究開発を行っており、それを支えているのが Kubernetes を用いて構築しているオンプレミス/ベアメタルの GPU クラスタです。 本セッションでは、PFN が Kubernetes を用いてクラスタを運用するなかでどのような障害が起きるのかを紹介し、また障害対応をどのように自動化しているのかを具体的に使用/開発したソフトウェアを含めてご紹介します。また Kubernetes クラスタの管理、アップグレードの自動化にも取り組んでおり、それを実現する Cluster API についてもご紹介します。 https://confengine.com/conferences/devopsdays-tokyo-2021/proposal/15203/pfn-mldl-kubernetes
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DevLOVE X Day1 C-5のセッションです。 ITの活用範囲の広がりとともに、費用・品質よりもデリバリを優先するプロジェクトも増えてきました。しかし「しっかり考えるよりも、作ってリリースしちゃおうぜ、正解なんて誰にも分からないんだから」というマントラを唱えながら、返済見込みの立たない大量の技術的負債を抱える。それが最善の選択なのか、もう少しだけ立ち止まって考えてみませんか? YAGNIという言葉を便利に使いすぎてはいませんか? コードを書きなぐるのと、ちょっと考えて設計して作るのとで、そんなに開発スピードに違いがありますか? 考えてみたいと思います。
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2021年10月29日開催「いまさら聞けない!CUDA高速化入門」セミナー資料です。
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https://djangocongress.jp/#talk-10 OpenTelemetryは、複数のプロセス、システムをまたがってアプリケーションの処理を追跡する分散トレースの仕組みを提供するフレームワークで、2021年春に1.0.0がリリースされました。このライブラリを活用し、Djangoアプリおよび周辺システムの処理を追跡する方法について紹介します。 Google Slide(スライド内のリンクをクリックできます) https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vRtqRQ6USDeV32_aTPjSaNXpKdn5cbitkmiX9ZfgwXVE-mh74I4eICFOB8rWGz0LPUIEfXn3APRKcrU/pub コード https://github.com/shimizukawa/try-otel/tree/20221112-djangocongressjp2022 Let's trace web system processes with opentelemetry djangocongress jp 2022
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