(情報科学)技術的特異点と科学技術等 2 (ナノテク)©2ch.net
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>>184-212 >>212
>480 479 161001 2229 hw5iBIwd
>>>>>>>>7> ※1 ROM 化オブジェクト 多段実身仮身 TRONCHIP キュー ( MMU )
>>>>>>>>7> → 自律 機能メモリ
>>>>v>
>>>>v> ※2 選別 波及 浸透 仮身 高低 細胞
> 競合自動回避 分配済オブジェクト投影 ( 必然分配 上流 Ru?y )
>>>>>>>>> API 内外 鏡像 → API 内部 API 外部 ( 内宇宙 外宇宙 )
>>>>>>>>n>
>>>>>>>>>01> ※3 BeBox : キャッシュ非対応 ( 環境 )
>>>>>>>>>71>
>>>>>>>>>01> ※4 MPU 機構直交融合動的普遍オーバライド
>>>>>>>><71> ( 加算器 レジスタ トラップ・ベクタ・ブレークポイント )
>>>>>>>>>71>
>>>>>>>>01> ※5 Rite : スタック 分散 ( Amoeba : 生バイナリ )
>>>>>>01>
:
>485 478 161006 2307 sOXXCC59
:
>>>>><7> 細粒度スレッドレベル部品分散 VM / MTRON WinnyOS ( Aperios/MuseOS )
:
>>184-213 >>212-213
>487 486 161008 1739 7/TdBlDM
:
>>>>>>>><71> ↓
>>>>>>><7> 有機無機ハイブリッドコンピュータ ( 有機分子 返り値 互換 )
>>>>>>>><71> ↓
:
>502 478 161016 1447 +gGlHDwt
:
>>>>><71> AAP/SPE AI/AL クラスタ
>>>>>>>><71> ↓
>>>>><71> AAP/SPE 有機コンパイル ( 自生 / 3D プリンタ )
>>>>>>>> 細粒度ライブラリベース回路 ( 最適化 )
>>>>>>>> 平面有機回路 積層有機回路
>>>>>>>><71> ↓
:
>>184-215 >>212-215
>>25-42 >>97-98
>>212
>意味スレッド有機分散普遍浸透
>ry ( 普遍浸透有機スレッド
>細粒度ページ単位普遍マルチスレッド ( 完全掌握 ) ※2
>キャッシュ対応疑似分散 UMA ( コヒーレントレスコヒーレント 浸透スレッド ) ※3
>>213
>※2 選別 波及 浸透 仮身 高低 細胞
>競合自動回避 分配済オブジェクト投影 ( 必然分配 上流 Ru?y )
:
>細粒度 ry 分散 VM /
>>214
>有機無機ハイブリッドコンピュータ ( 有機分子 返り値 互換 )
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Page 1
ZettaScaler/PEZY-SCの紹介と今後の方向性
～自動チューニング技術の現状と応用に関するシンポジウム発表資料
2016/12/26
PEZY Computing, K.K.
Page 2
PEZYグループ
株式会社PEZY Computing （ペジーコンピューティング）
・独自メニーコア・プロセッサ開発
・同汎用PCIeボード開発
・同独自システムボード開発
・同アプリケーション開発
・半導体2.5次元実装技術開発
・ウェハ極薄化応用技術開発
創業：2010年1月 社員数：23名
UltraMemory株式会社 （ウルトラメモリ）
・超広帯域独自DRAM開発
・DRAM積層技術開発
・磁界結合メモリIF開発
・ウェハ極薄化応用技術開発
・広帯域、高速DRAM開発
・最先端汎用DRAM受託開発
創業：2013年11月 社員数：41名
株式会社ExaScaler （エクサスケーラー）
・液浸冷却技術開発
・HPC液浸システム開発
・液浸スパコンシステム開発
・液浸冷却水槽販売
・液浸冷却システム販売
・液浸冷却用ボード類販売
創業：2014年4月 社員数：13名
PEZY Computing：メニーコア・プロセッサ
UltraMemory：超広帯域積層カスタムDRAM
ExaScaler：液浸冷却システム
? 組み合わせることにより、最終システムとしてスーパーコンピュータを開発
? 各社の要素技術を個別に製品展開
Page 3
主な内容
? ZettaScaler1.x/PEZY-SCの概要
? プログラミング概要
? 今後の展開
? その他の話題
Page 4
ZettaScaler1.x/
PEZY-SCの概要
Page 5
ZettaScaler-1.xシステム
Suiren（睡蓮） ZettaScaler-1.5
2014.10Install 2016.5 Upgrade (32node to 48node)
Shoubu（菖蒲） ZettaScaler-1.6
2015.6Install 2016.5 Upgrade
Suiren Blue（青睡蓮） ZettaScaler
2015.5 Install 2016.5 upgrade
Ajisai（紫陽花） ZettaScaler-1.6
2015.10Install 2016.5Upgrade
Satsuki（皐月） ZettaScaler-1.6
2016.5 Install
Sakura（さくら） ZettaScaler-1.6
2016.5 Install
Page 6
Top500
? 世界で最も高速なコンピュータシステムの上位500位までを定期的にランク付けし、評価するプロジェクト。
1993年に発足し、スーパーコンピュータのリストの更新を年2回発表
? 単位：FLOPS（Floating Operation per Second）浮動小数点命令を1秒間に何回実行するか？
? ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)における傾向を追跡・分析するための基準を提供することを目的とし、
LINPACKと呼ばれる行列計算ベンチマークによりランク付けを行っている。
? 大規模システムを構築するには資金力も必要
Green500
? 世界で最もエネルギー消費効率の良いスーパーコンピュータを定期的にランク付けし評価するプロジェクト
? 単位：FLOPS/W FLOPSあたりの消費電力。
? スーパーコンピュータにおけるグリーンITの指標の1つともされ、
日本では「スーパーコンピュータの省エネ性能ランキング」などと呼ばれる事もある。
? 省電力、高効率実行の技術力が問われる
Page 7
Green500での成果
理研情報基盤センターに設置した菖蒲が 2015/6, 11, 2016/6の3期連続で首位
皐月も2位を獲得
Page 8
ZettaScaler-1.xのキーテクノロジー
液浸冷却技術“ESLiC”
1,024メニーコアプロセッサ, “PEZY-SC”
液浸サーバー“Brick”高密度実装技術
Page 9
菖蒲ZettaScaler-1.6システム
? ノード：1つのXeon に4個のPEZY-SCnp が接続されている
Intel Xeon E5-2618L v3
DDR4 LP 32GB DDR4 LP 32GB DDR4 LP 32GB DDR4 LP 32GB
PEZY-SCnp DDR4 32GB
PCIe Gen3 8Lane
PEZY-SCnp DDR4 32GB
PCIe Gen3 8Lane
PEZY-SCnp DDR4 32GB
PCIe Gen3 8Lane
PEZY-SCnp DDR4 32GB
PCIe Gen3 8Lane
PCH C612
DMI2
BMC
RS-232C
SPI
VGA
USB SATA SATA
Infiniband FDR
PCIe 8Lane
PEZY-SCnpはPEZY-SCの半導体部分は変更せずに パッケージとしての信号品質と電源品質を向上したもの
Page 10
菖蒲ZettaScaler-1.6システム
? ブリック：4ノードの集合体
? 液浸層：16ブリックから構成
? 全体システム:5 液浸層から構成
Page 11
第2世代プロセッサ「PEZY-SC」
Name PEZY-SC
製造プロセス TSMC28HPM
コア性能
動作周波数 733MHz(Target)
キャッシュ L1: 1MB, L2: 4MB, L3: 8MB
周辺回路
動作周波数 66MHz
IPs
内蔵CPU ARM926 x 2 Cache L1:32KB*2, L2: 64KB
PCIe PCIe Gen3 x 8Lane 4Port (8GB/s x 4 = 32GB/s)
DDR DDR4 64bit 2,400MHz 8Port (19.2GB/s x 8 = 153.6GB/s)
コア（PE）数 1,024 PE
演算性能
3.0T Flops (単精度浮動小数点)
1.5T Flops (倍精度浮動小数点)
消費電力
70W (Leak: 10W, Dynamic: 60W)
46W@533MHz (PEZY-1以下)
パッケージ
DDR版 47.5*47.5mm (2,112pin)
Wide-IO版 20*60mm CSP (#pin: TBD)
Page 12
PEZY-SCの特徴
? 高性能
? 8スレッドSMT（Simultaneous Multi-threading）
? 4スレッドを順番に切り替え x 2面
? 8スレッド分のレジスタファイルを用意
? Deep pipelining (16Stages)
? 潤沢なオンチップキャッシュ、メモリ
? 低消費電力、高密度実装
? 極端に高い周波数は狙わない
? 各PEはシンプルに
? In-order 2way SuperScaler
? 分岐予測なし
? キャッシュ間コンシステンシはソフトウェア責任
? 独自ISAによる必要命令の絞り込み
Page 13
PEZY-SCのブロック図
ARM0 ARM1 PTILE PTILE PTILE PTILE
Local Bus / Config Bus
PEZY-SC Core DDR4C DDR4C DDR4C DDR4C DDR4C DDR4C DDR4C DDR4C
RSTGen
CLKGen
INTC
SRAM
SPI
PIT
PIT
UART
WDT
GPIO
? PTILE: PCIe Gen3
? ARM926は2個搭載 役割分担に対する制約はない
? L1I 16KB / L1D 16KB / L2 32KB
? ITCM 16KB / DTCM 16KB
? MMU
Page 14
PEZY-SCプロセッサ全体構成
３レイヤーの階層構造を持ったMIMD型メニコアプロセッサ
(4PE x 4(village) x 16(city) x 4(prefecture) = 1024PE)
PE
Program Counter (8set)
L1 I- Cache (2KB)
ALU 4FpOps/Cycle
Register File 32b x 32w x 8set
Local Memory (16KB)
Village (4PE)
PE
PE
L1 D- Cache (2KB)
PE
PE
L1 D- Cache (2KB)
City ( 16 PE )
Special Function Unit
Village (4PE) Village (4PE)
Village (4PE) Village (4PE)
L2 I-Cache (32KB)
L2 D-Cache (64KB)
Prefecture
City (16PE) City (16PE) City (16PE) City (16PE)
City (16PE) City (16PE) City (16PE) City (16PE)
City (16PE) City (16PE) City (16PE) City (16PE)
City (16PE) City (16PE) City (16PE) City (16PE)
L3 I-Cache (128KB)
L3 D-Cache (2MB)
Prefecture
City (16PE) City (16PE) City (16PE) City (16PE)
City (16PE) City (16PE) City (16PE) City (16PE)
City (16PE) City (16PE) City (16PE) City (16PE)
City (16PE) City (16PE) City (16PE) City (16PE)
L3 I-Cache (128KB)
L3 D-Cache (2MB)
Prefecture
City (16PE) City (16PE) City (16PE) City (16PE)
City (16PE) City (16PE) City (16PE) City (16PE)
City (16PE) City (16PE) City (16PE) City (16PE)
City (16PE) City (16PE) City (16PE) City (16PE)
L3 I-Cache (128KB)
L3 D-Cache (2MB)
Prefecture
City (16PE) City (16PE) City (16PE) City (16PE)
City (16PE) City (16PE) City (16PE) City (16PE)
City (16PE) City (16PE) City (16PE) City (16PE)
City (16PE) City (16PE) City (16PE) City (16PE)
L3 I-Cache (128KB)
L3 D-Cache (2MB)
DDR4-I/F 64 bit 2400MHz DDR4-I/F 64 bit 2400MHz
DDR4-I/F 64 bit 2400MHz DDR4-I/F 64 bit 2400MHz
DDR4-I/F 64 bit 2400MHz DDR4-I/F 64 bit 2400MHz
DDR4-I/F 64 bit 2400MHz DDR4-I/F 64 bit 2400MHz
ARM926
Host I/F & Inter Processor I/F
Host I/F
PCI Express Gen3 x8
Host I/F
PCI Express Gen3 x8
Host I/F
PCI Express Gen3 x8
Host I/F
PCI Express Gen3 x8
UART
SPI BUS
GPIO
Page 15
階層構造と同期メカニズム
? スレッドを階層管理
? 同期レベル（バリア同期）
? Level 0 :スレッドレベル、 PE内の0-3スレッド、または4-7スレッド
? Level 1 : PEレベル、PE内の8スレッド
? Level 2 : Villageレベル、4つのPEとL1キャッシュ
? Level 3 : Cityレベル、16のPEとL1/L2キャッシュまで
? Level 4 : Prefectureレベル、256のPEとL1/L2/L3キャッシュまで
? Level 5 : PEZY-SCレベル、1024のPEとL1/L2/L3キャッシュまで
Sync Level
0 Thread 0-3 Thread 4-7
1 PE PE PE PE
L1 Cache
2 Village Village Village Village
L2 Cache
3 City
L3 Cache
4 Prefecture
5 PEZYSC Core
Page 16
オンチップキャッシュ
level Size(B) Chip Total(B) Way Entry Line 長(B) 接続
データキャッシュ
L1 2K 1M 8 4 64 2PEに1つ
L2 64k 4M 8 32 256 Ciry毎 L1 8 個に対して
L3 2M 8M 8 256 1k Prefecture毎 L2 16 個に対して
命令キャッシュ
L1 2K 2M 8 2 128 PE毎
L2 32K 2M 4 32 256 City毎 PE 16個
L3 128K 512K 4 32 1K Prefecture毎 L2 16 個
複数PE間のメモリコンシステンシはソフトウェア責任、 PE毎に16KBのローカルメモリを備える
Page 17
プログラミング概要
Page 18
プログラミング対象
Xeon
PEZY-SC
PEZY-SC
PEZY-SC
PEZY-SC
<演算リソース>
・1024個の演算コア(PE)
・1PEあたり8個のスレッド
<メモリ>
・32GBのデバイスメモリ
・1PEあたり16KBのローカルメモリ
Page 19
作成するプログラム
? 2種類のプログラムを作成する必要がある
? CPU上のプログラム（C++で記述）
? PEZY-SC上のカーネルプログラム(PZCLで記述）
※PZCL=カーネルプログラムを記述するPEZY独自仕様の言語
コンパイラはllvmを用いている。
main関数呼び出し
CPU プログラム
起動 終了
カーネルプログラム1
起動 終了
カーネルプログラム2
上図のようにCPUプログラムからカーネルプログラムを起動する
Page 20
特殊な関数
? カーネルプログラムで利用可能な、PEZY-SC制御に必要な組み込み関数がある。
? sync_L1 (L1キャッシュにアクセスする単位でのスレッド同期)
? sync_L2 (L2キャッシュにアクセスする単位でのスレッド同期)
? sync_L3 (L3キャッシュにアクセスする単位でのスレッド同期)
? sync (sync_L3と同等)
? flush_L1 (L1キャッシュのフラッシュ)
? flush_L2 (L2キャッシュのフラッシュ)
? flush_L3 (L3キャッシュのフラッシュ)
? flush (flush_L3と同等)
? get_pid (PE ID取得)
? get_tid (PE内スレッドID取得)
? chgthread (PE内スレッドの表裏切り替え)
Page 21
カーネルプログラムの構造
? 基本的な構造
void pzc_foo(…)
{
? PE ID取得(get_pid)
? PE内スレッドID取得(get_tid)
? 自スレッドに割り当てられた処理の実行
? 出力バッファフラッシュ(flush)
}
Page 22
pzcAddサンプル
? カーネルは起動するとユニークな tid,pid を持って、 CPUから指定されたスレッド分実行される。
tid=0,pid=0
void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
{
int tid = get_tid();
int pid = get_pid();
int index = pid * get_maxtid() + tid;
if(index >= count) return;
c[index] = a[index] + b[index];
flush(); // cache flush
}
tid=1,pid=0
void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
{
int tid = get_tid();
int pid = get_pid();
int index = pid * get_maxtid() + tid;
if(index >= count) return;
c[index] = a[index] + b[index];
flush(); // cache flush
}
…
tid=7,pid=N
void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
{
int tid = get_tid();
int pid = get_pid();
int index = pid * get_maxtid() + tid;
if(index >= count) return;
c[index] = a[index] + b[index];
flush(); // cache flush
}
? １つのPEには8スレッドが存在する
? スレッド数を128で起動した場合、128/8=16個のPEが実行される
? 8192を超えるスレッド数で起動する場合、CPUから複数回に分けて起動される
Page 23
簡単な最適化の説明
? 前述のpzcAddサンプルを用いて、PEZY-SC内での簡単な最適化の説明を行う
? ここでは以下のような最適化を行っている
? カーネル呼び出しのオーバヘッドの削減
? chgthreadを用いたレイテンシーの隠蔽
? 同期を用いたキャッシュアクセスの効率化
Page 24
オーバヘッド削減(1/2)
? 以下のコードをスレッド数=要素数として起動する場合、
8192を超えるサイズを処理しようとした場合にカーネルが複数回起動されるため、カーネル呼び出しのオーバヘッドが増加する
void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
{
int tid = get_tid(); // thread ID (0 - 7)
int pid = get_pid(); // PE ID
int index = pid * get_maxtid() + tid;
if(index >= count) return;
c[index] = a[index] + b[index];
flush(); // cache flush
}
Page 25
オーバヘッド削減(2/2)
? 以下のようにカーネルコードを修正し、CPUからの呼び出し時のスレッド数を固定にしても、
1回のカーネル呼び出しで全要素の処理を行えることとなる。
? これによってオーバヘッドを減らすことができる。
void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
{
int tid = get_tid(); // thread ID (0 - 7)
int pid = get_pid(); // PE ID
int offset = pid * get_maxtid() + tid;
int step = get_maxtid() * get_maxpid();
for(int pos = offset; pos < count; pos += step) {
c[pos] = a[pos] + b[pos];
}
flush();
}
Page 26
寄り道:CPUエミュレート
? このようにカーネルの中でループさせることは別のメリットもある。
? CPUで1スレッドでの動作として、この関数を同じように動作させることができる
→ソースを共有したデバッグに有効
void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
{
int tid = get_tid(); // thread ID (0 - 7)
int pid = get_pid(); // PE ID
int offset = pid * get_maxtid() + tid;
int step = get_maxtid() * get_maxpid();
for(int pos = offset; pos < count; pos += step) {
c[pos] = a[pos] + b[pos];
}
flush();
}
CPUでは
get_tid() … 常に0
get_pid() … 常に0
get_maxtid() … 1
get_maxpid() … 1
Page 27
スレッドの切り替え (1/3)
? １つのPEに8スレッド存在するが、一度には4スレッドのみが動作する。
? 表裏で4スレッドずつ。
? sync/flushなどの同期やchgthreadを使用しないと、表裏が切り替わらない。
Page 28
スレッドの切り替え (2/3)
? 以下の実装では、ループの中にスレッドが切り替わる命令が無いので
現在実行中の各スレッドが flushにたどり着くまで裏スレッドは処理されない。
? アクセスのアドレスが不連続になり、キャッシュ効率が悪い
? メモリアクセスのレイテンシーを隠蔽できない
void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
{
int tid = get_tid(); // thread ID (0 - 7)
int pid = get_pid(); // PE ID
int offset = pid * get_maxtid() + tid;
int step = get_maxtid() * get_maxpid();
for(int pos = offset; pos < count; pos += step) {
c[pos] = a[pos] + b[pos];
}
flush();
}
memory
↑ request ↓
t0 stall flush
t4
Page 29
スレッドの切り替え (3/3)
? 以下のようにa, bの読み込み後にchgthreadを入れる事で改善される。
void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
{
int tid = get_tid(); // thread ID (0 - 7)
int pid = get_pid(); // PE ID
int offset = pid * get_maxtid() + tid;
int step = get_maxtid() * get_maxpid();
for(int pos = offset; pos < count; pos += step) {
float a_ = a[pos];
float b_ = b[pos];
chgthread();
c[pos] = a_ + b_;
}
flush();
}
memory
↑ request ↓
t0 stall flush
↓ chgthread
t4
Page 30
メモリアクセスの同期(1/2)
? 以下の実装だと、各スレッドがメモリレイテンシーの状況によって進行度がばらばらになり、
キャッシュアクセスが非効率となる場合がある。
void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
{
int tid = get_tid(); // thread ID (0 - 7)
int pid = get_pid(); // PE ID
int offset = pid * get_maxtid() + tid;
int step = get_maxtid() * get_maxpid();
for(int pos = offset; pos < count; pos += step) {
float a_ = a[pos];
float b_ = b[pos];
chgthread();
c[pos] = a_ + b_;
}
flush();
}
memory request
t0 ↑
t1 ↑
…
t7 ↑
Page 31
メモリアクセスの同期(2/2)
? 以下のようにメモリアクセス前に同期を入れることにより、メモリアクセス性能が向上する場合がある
ただし同期自体のペナルティがあるため、利用する／しない、あるいは同期レベルの選択に注意が必要
void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
{
int tid = get_tid(); // thread ID (0 - 7)
int pid = get_pid(); // PE ID
int offset = pid * get_maxtid() + tid;
int step = get_maxtid() * get_maxpid();
for(int pos = offset; pos < count; pos += step) {
sync_L2();
float a_ = a[pos];
float b_ = b[pos];
chgthread();
c[pos] = a_ + b_;
}
flush();
}
memory request
t0 → ↑
t1 → ↑
… sync
t7 → ↑
Page 32
PEZY-SCの効果的な利用
? スレッド、PE単位の並列性を活かす
? L1~L3キャッシュに優しいメモリ配置を行う
? CPUからカーネルの起動回数を減らす
? chgthread を用いてレイテンシーを隠蔽する
? 同期を適切に用いて、キャッシュの効率を上げる
? ローカルメモリを利用することでメモリアクセスを減らす
? その他各種設定（メモリ書き出し設定・カーネル呼び出し方法設定）→これについては今後必要に応じて情報公開します。
Page 33
ローカルメモリの利用(1/2)
? PE毎に16KBのローカルメモリをカーネルプログラムで利用できる
? デフォルトではPE内の8スレッドのスタック領域として、2KBずつを割り振られている
0x0000
スレッド0用スタック領域(2KB)
スレッド1用スタック領域(2KB)
スレッド2用スタック領域(2KB)
スレッド3用スタック領域(2KB)
スレッド4用スタック領域(2KB)
スレッド5用スタック領域(2KB)
スレッド6用スタック領域(2KB)
スレッド7用スタック領域(2KB)
0x3fff 16KB
Page 34
ローカルメモリの利用(2/2)
? このままではユーザが利用できないため、スレッド用のスタック領域を削減する
（下図はスレッド毎のスタックサイズを1KBとした場合）
0x0000
スレッド0用スタック領域(1KB)
スレッド1用スタック領域(1KB)
スレッド2用スタック領域(1KB)
スレッド3用スタック領域(1KB)
スレッド4用スタック領域(1KB)
スレッド5用スタック領域(1KB)
スレッド6用スタック領域(1KB)
スレッド7用スタック領域(1KB)
0x2000 8KB
ユーザ利用可能領域(8KB)
0x3fff 8KB
Page 35
プログラミングのパターン
? PEZY-SCのカーネルプログラムはなるべく全処理を一括で持っていきたい
? MIMDでプログラミングに自由度があるので、多少並列度が落ちるところもとりあえずカーネルには載せることは容易
SC処理1 → CPU処理2 → SC処理3 → CPU処理4 → SC処理5
↓
SC処理1 → SC処理2 → SC処理3 → SC処理4 → SC処理5
Page 36
プログラミングのパターン
? フロントエンドがclangであり、ほとんどのケースではSCとCPUでのソースコードの共有が容易。
? デバッグ時には細かい単位で切り替えながら不具合を特定することが非常に有効
CPU処理1 ⇔ SC処理1
↓
CPU処理2 ⇔ SC処理2
↓
CPU処理3 ⇔ SC処理3
↓
CPU処理4 ⇔ SC処理4
↓
CPU処理5 ⇔ SC処理5
Page 37
プログラミングのパターン
? 最終的な実行はなるべくカーネル処理だけとする
CPU処理1 SC処理1
↓
CPU処理2 SC処理2
↓
CPU処理3 SC処理3
↓
CPU処理4 SC処理4
↓
CPU処理5 SC処理5
Page 38
その他の話題
Page 39
共同開発のパターン
? そもそもPEZY-SCは利用できそうだろうか？
? 自分のところで評価するのは負荷が高い。。。
Page 40
共同開発のパターン1
? そもそもPEZY-SCは利用できそうだろうか？
? 自分のところで評価するのは負荷が高い。。。
→（可能な範囲で）実装に必要な情報をご提供頂き、PEZY側で（可能な範囲で）評価を行う（基本はNDAベース）
A社／大学／研究所
実装に必要な情報 ↑
↓ 評価結果
PEZY
Page 41
共同開発のパターン2
? そもそもPEZY-SCは利用できそうだろうか？
? まずは簡単に触ってみたい。。。
? PEZY-SCを空冷環境下でご提供
? ただし、開発途上のものなので十分な情報やサポートを保証できるものではありません。
（弊社側で可能な範囲でのご提供となります）
A社／大学／研究所
↑ ↑
PEZY-SC空冷環境 評価結果
PEZY
Page 42
PEZY-SC評価システム例
LIANLI ATX PC-T60A
ASUS X99E WS
Intel? Xeon? Processor E5-2650 v3 (25M Cache, 2.30 GHz)
Samsung DDR4-2133 8GB×4
Crucial 2.5” SSD CT250BX100SSD1
PEZY-SC Dual Board x 2 株式会社 PEZY Computing 社製品
RA-750S
Optional
120 mm / 140 mm Fan Cooler Model: T60-1
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共同開発のパターン3
? そもそもPEZY-SCは利用できそうだろうか？
? 液浸環境下でスパコン構成を試してみたい。 →菖蒲システムの利用公募
http://accc.riken.jp/news1/2016-07-01/
こちらも十分な情報やサポートを保証できるものではありません（可能な範囲でのご提供となります）
研究開発用途で開発情報を公開可能ならばお勧め！
個人でも応募可！！
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菖蒲システムでできること
? 複数のコンピュートノードを用いた大規模な並列計算が可能。MPIの利用が可能。
? 現状は1タンク=16ブリック=256ノードが開発者に常時提供されている。
必要に応じて全システムでの利用も可能。
? ジョブ管理システムslurmの利用が可能。
? フロントエンド、コンピュートノードともに linux(centOS7)が入っており、
一般的なlinuxのライブラリやツールが利用可能。
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菖蒲の構成
? フロントエンドとコンピュートノードから構成される。
? 4つのコンピュートノードは1つのブリックを構成する。
? また、各コンピュートノードはそれぞれ1個のXeonと4個のPEZY-SCを所持する。
? フロントエンド、コンピュートノードはInfinibandにより結合されている。
shoubu
t1n011 t1n012 t1n013 t1n014 1ブリック
t1n021
‥‥
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ジョブ管理システムの利用
? 複数の人が菖蒲システムを利用するためにジョブシステム (slurm)が導入されている。
これにより特定のコンピュートノードを意識せずに利用ができる。
? ssh shoubu.riken.jp のようにしてフロントエンドにログインする。
? フロントエンド上でプログラムの編集、ビルドを行う。
? sbatch ?nodes <ノード数> --ntasks-per-node <ノードあたりの MPIプロセス数> tst.sh
#!/bin/sh
#SBATCH ?p debug
#SBATCH ?exclusive
mpirun ... //MPIを用いる場合
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今後の展開
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今後の展開
? 新プロセッサ PEZY-SC2の開発
? 2,048コアの演算PE＋MIPSプロセッサ内蔵
? TCIインタフェースによる、メモリ帯域の飛躍的拡大
? Brickボード、液浸冷却システムのブラッシュアップ
? 新ブリック構成で冷却効率を向上
? ZettaScaler-2.xシリーズ
? これらの新規開発要素を組み合わせた、新しいスーパーコンピュータの実現
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PEZY-SC2の特徴
? CPUがMIPSとなりSC2とメモリ空間を共有する
→従来XeonとSCの間で必要であったメモリ転送が必要なくなる。
メモリ
↑ Xeon
↓ SC SC SC SC
メモリ メモリ メモリ メモリ
↓
メモリ
MIPS
SC2
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PEZY-SC2の特徴
? CPUとSC2の協調動作の強化
? 各種命令セットの補強
? （大きな変更なく）SCのプログラムをそのままコンパイル・実行できる
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外部に公開している情報
? 若干のサンプルプログラム
? Doxygenで自動生成されたAPIリファレンス
? 簡単なアーキテクチャ説明資料
? 簡単なプログラミングマニュアル
Page 52
外部に公開している情報
? 若干のサンプルプログラム
? Doxygenで自動生成されたAPIリファレンス
? 簡単なアーキテクチャ説明資料
? 簡単なプログラミングマニュアル
↓
? ユーザポータルを作成してここに各種情報を集約していく予定です（2017/1予定）
? PEZYと個別にNDAのやり取りを行い、その後に参加して頂くようになります。
Page 53
開発中/予定のソフトウェア
? 物理系シミュレーション
? 開発環境
? OpenACC／OpenCL／PUDA(!)･･･
? 量子計算シミュレーション
? メタゲノム解析ツール
? ニューラルネット
? Caffe／･･･
? 数値計算ライブラリ
? BLAS／FFT･･･
? ･･･
Page 54
ご興味がありましたら
ishikawaATpezy.co.jp
お気軽にご連絡ください
>>217-264
>4 YAMAGUTIseisei 180610 0143 OGJRAL12?
>>145 オryｰ 180203 1039 lpGi+Bkf
> :
>> 技術流出を防ぐためにペジー社は守る！？
>>http://m.youtube.com/watch?v=PZ-5ORv783Q
>
>
>>5 yamaguti~貸 170319 2042 cRK6Y+kv
>> 【櫻LIVE】 齊藤元章・PEZY Computing代表取締役社長 × 櫻井よしこ（プレビュー版）
>> http://m.youtube.com/watch?v=9cGdcLAbSu4
> :
>831 オryｰ 180706 1751 H22QHp/d
> 第51回のTop500は米国のSummitが中国から首位を奪回 | マイナビニュース
>http://news.mynavi.jp/article/20180706-659829/
:
>。もし運用 ry 、20.41PFlopsでTop500 5位 ry 、幻 ry 。ExaScalerでは、暁光を設置 ry 主体を募集 ry 、きちんと運用 ry 、国内でなくても良い
>832 オryｰ 0706 2235 kFCxLR3J
> 中国だな
HPKY 型 汎用 AI/AL
>>179 >>152 リンク先 > http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1508026331/774# JinkakuSisutemu Sikumi >105-107
>774 yamaguti~貸 171020 1534 0nNF/MoU?
> >673 \> NN ベース AI というよりもいわば設計ベース AI ( AL ) + NN という事ならば説得力
>
> 従来予想 : 超強力弱い AI ( 粒度 時間方向割当度 → 強い AI 度 ) ( >5 168 )
> >371 yamaguti~貸 171011 1322 gs4iO9ie
>>+
>>粒度さえ充分に細かければ ( + データと計算機パワー 資金力 ( +
>>接地 必ずしも不要
>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1505836194/217#280#284#998# EraaNaihou
>
>>+ データと
>↑ 学習済高低レイヤモジュール : 充実 ( 不足致命的ならず ) ?
>
> → 自然言語解釈動記憶システム ( 接地 ( 効果 ) 論理物理スロット シミュ ( 準 ) エミュ ) ≒ 人格システム ( 学習済モジュールベース )
>
>
>+ AutoML ( 等 ) での設計最適化 → 最早いわば設計ベース AI ( AL ) + NN ≒ 弱い強い AI ( AL ) ?
> >814 yamaguti~貸 171007 2158 ziH696dX?
>>>最適な設計を、AutoMLで探し出 ry 、AutoMLを使用した設計が、 ry 翻訳では専門家を完全に凌駕
>
> → 導かれる構造の例 ( 上記条件下 ) : 外部記憶比重 >>709 ⇔ 追加学習比重 ( 極論 : 不要 ) ( ≒ 簡易版強い AI ( AL ) )
> 但し 敢て追加学習 → 極論 : 転移学習だけで良い ( 下記文脈 )
>ry http://mobile.twitter.com/ken_demu/status/918820770456858624
>>>>DNNにMeta-Learning + ゲーム理論と転移学習（ ry ）と強化学習(人間の目的指向の再現)を組み合 ry AGIっぽ ry
>>>>>>>>> >482 自然言語解釈
>>>>>>>>>DeepMind : DNC のスロットベーススロットをスロットに見立てる等 \> ( → 整備済 )
> +
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1506697885/814# JinkakuSisutemu Sikumi
>>814 yamaguti~貸 171007 2158 ziH696dX?
>>>> この国だけに配慮致します立場でなくなってしまいましたので申上げます
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
>>268
>>>+ データと
>>↑ 学習済高低レイヤモジュール : 充実 ( 不足致命的ならず ) ?
必ずしも充実不要 ( 一見致命的不足状態も条件次第で可 )
>>269
> YAMAGUTIseisei wrote:
>> HPKY 型 汎用 AI/AL
>> DSL 型 汎用 AI/AL
>> 他
>>
>>
>> >179 yamaguti 180602 1505 5+vbS3Cj?
>>> >>162 >>152 >>178 辞書ベース
>>>> 23 yamaguti 180523 0850 nChEz1ni?
>>>>> 10 NN ベース辞書ベース例 ( 候補例 : テキストベース辞書ベース )
>>>>> 13 >22 >> この国だけに配慮致します立場でなくなってしまいましたので申上げます
>> :
>>
>>
>> >268 YAMAGUTIseisei 180820 0155 xpTaf9mR?
>>> HPKY 型 汎用 AI/AL
>>>>>179 >>152 リンク先 > http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1508026331/774# JinkakuSisutemu Sikumi >105-107
>> :
>>
>>
>> >269 YAMAGUTIseisei 180820 0236 xpTaf9mR?
>>>>>268
>>>>>> + データと
>>>>> ↑ 学習済高低レイヤモジュール : 充実 ( 不足致命的ならず ) ?
>>> 必ずしも充実不要 ( 一見致命的不足状態も条件次第で可 )
>>
>> データなし + 学習機構なし ( NN 等なし ) 可 ( 禅 無 空 )
>>
>> 関連 時間方向粒度 : 疑似接地 ( 超高精度耳年増 )
:
>>189 >>267 >>184-216
YAMAGUTIseisei wrote:
>> E2ダイナミックマルチコアアーキテクチャにおける動的ベクトル化
>
> 訂正
>
>> スカラーモードでは、どの命令もブロック内の他の回路にオペランドを送信でき、電力を節約するためにALUのうち2つを除くすべてがオフになります。
>> ベクタモードでは、すべてのN個のALUはオンになっていますが、回路は同じベクタレーンの回路にのみオペランドを送信できます。
>
> スカラーモードでは、どの命令もブロック内の他の命令にオペランドを送信でき、電力を節約するためにALUのうち2つを除くすべてがオフになります。
> ベクタモードでは、すべてのN個のALUはオンになっていますが、命令は同じベクタレーンの命令にのみオペランドを送信できます。
> YAMAGUTIseisei wrote:
:
>> dahara1 氏
>> Universal Transformerを用いて翻訳を超える
>> http://webbigdata.jp/ai/post-1575
>>> 以下、ai.googleblog.comより「Moving Beyond Translation with the Universal Transformer」の意訳です。
>> 要約
>>
>>
>>
>> 目次
>>
>> * 1. ry まとめ
>> * 2. ry Transformerをより汎用的にしたUniversal Transformer
>> * 3. ry 感想
>> * 4. ry まとめ
>>
>> １． ry まとめ
>>
>> ・機械翻訳で圧倒的な ry Transformerをより汎用的にしたUniversal Transformer ry
>> ・ry 曖昧な単語をより深く調べるように動的に動作を変更する事ができる
>> ・Transformerは翻訳以外の作業は不得意だが、Universal Transformerは様々な作業に応用できる
>> ２．Transformerをより汎用的にしたUniversal Transformer
>>
>> 以下、ai.googleblog.comより「Moving Beyond Translation with the Universal Transformer」の意訳です。
>>
>> 昨年、我々は既存の機械翻訳や、その他の自然言語を扱う既存 ry よりも顕著な成功 ry 機械学習モデルであるTransformer ry
>>
>> Transformer以前のニューラルネットワークに基づく機械翻訳アプローチの大半は、文章の先頭から順番に処理をしていました。
>> これはRNN ( ry ) ry 、RNNは文章を先頭から順番に ry 、ある文を翻訳した結果を続く文を翻訳する際にインプットに利用 ry
>> 、前の段落の文脈を捉え ry 、 RNNは文書のような連続する処理( ry )において非常に強力ですが、 ry
>> 、長い文章ではより多くの処理ステップと時間 ry 、またそれらの繰り返し構造は人工知能を適切に学習 ry 困難
>>
>> ry 対照的に、Transformerでは全ての単語またはシンボルを並列に処理しながら、セルフアテンションメカニズムを使用して、
>> 離れた位置の文章から文脈を組み込む ry 。並行して全ての単語を処理しつつ、
>> 複数の処理ステップにわたって各単語を文中の他の離れた単語の解釈時に入力情報とし ry 速く訓練
>>
>> ry 。しかしながら、より小さく構造化された言語を理解する作業、またはもっとシンプルな文字列のコピー（ ry ） ry
>> 、トランスフォーマはあまりうまく ry 。対照的に、Neural GPUやNeural Turing Machineなどの既存 ry
>> は前述のようなシンプルなタスクでは上手く ry が、翻訳のような大規模な言語理解タスクでは上手く動作しません。
>>
>> ry Transformerを、斬新で効率的なparallel-in-time recurrenceを使用し、
>> 計算的に様々なタスクに応用できるチューリング完全なUniversal Transformersに拡張
>>
>> ２．Transformerをより汎用的にしたUniversal Transformer
>>
>> 以下、ai.googleblog.comより「Moving Beyond Translation with the Universal Transformer」の意訳です。
>>
>> 昨年、我々は既存の機械翻訳や、その他の自然言語を扱う既存 ry よりも顕著な成功 ry 機械学習モデルであるTransformer ry
>>
>> Transformer以前のニューラルネットワークに基づく機械翻訳アプローチの大半は、文章の先頭から順番に処理をしていました。
>> これはRNN ( ry ) ry 、RNNは文章を先頭から順番に ry 、ある文を翻訳した結果を続く文を翻訳する際にインプットに利用 ry
>> 、前の段落の文脈を捉え ry 、 RNNは文書のような連続する処理( ry )において非常に強力ですが、 ry
>> 、長い文章ではより多くの処理ステップと時間 ry 、またそれらの繰り返し構造は人工知能を適切に学習 ry 困難
>>
>> ry 対照的に、Transformerでは全ての単語またはシンボルを並列に処理しながら、セルフアテンションメカニズムを使用して、
>> 離れた位置の文章から文脈を組み込む ry 。並行して全ての単語を処理しつつ、
>> 複数の処理ステップにわたって各単語を文中の他の離れた単語の解釈時に入力情報とし ry 速く訓練
>>
>> ry 。しかしながら、より小さく構造化された言語を理解する作業、またはもっとシンプルな文字列のコピー（ ry ） ry
>> 、トランスフォーマはあまりうまく ry 。対照的に、Neural GPUやNeural Turing Machineなどの既存 ry
>> は前述のようなシンプルなタスクでは上手く ry が、翻訳のような大規模な言語理解タスクでは上手く動作しません。
>>
>> ry Transformerを、斬新で効率的なparallel-in-time recurrenceを使用し、
>> 計算的に様々なタスクに応用できるチューリング完全なUniversal Transformersに拡張
>>
>> ry 訓練速度を維持するために並列構造を構築、Transformerの異なる変換関数を
>> 複数の parallel-in-time recurrentな変換関数に置き換えました。(下図のように同じ変換関数が、
>> 複数の処理ステップにわたって並列に、全てのシンボルに適用され、各ステップの出力が次のステップの入力に
>>
>> 重要なことは、RNNがシンボルを順次処理するケースで、Universal Transformerは全てのシンボルを
>> (Transformerのように)同時に処理します。しかし同時にUniversal Transformerはセルフアテンションを使用して
>> 平行に複数回、再帰的に反復処理を行い、 ry 解釈を改善します。このparallel- in-time recurrence ry は、
>> RNNで使用されている順次処理する再帰的メカニズムよりも高速であり、 ry 標準的なフィードフォワードTransformerより強力
>>
>> Universal Transformerは、セルフアテンションを使用して異なる位置からの情報を結合し、反復遷移関数を適用することによって、
>> シーケンスの各位置について一連のベクトル表現（h1〜hmとして示される）を繰り返して品質を向上します。矢印は操作間の依存関係
>>
>> 各ステップでは、オリジナルのTransformerと同様に、セルフアテンションを使用して、各シンボル
>> (例えば、文中の単語)から他の全てのシンボルに情報が伝達 ry 、この変換 ry (すなわち反復段階の数)は、
>> ry ( ry 、固定数または入力長に設定 ry )、またはUniversal Transformer自体によって動的に決定
>>
>> 後者の機能を実現するために、各位置に適応計算メカニズム ry
>> 、あいまいなシンボルやより多くの計算を必要とするシンボルに、より多くの処理ステップを割り当
>>
>> ry bankは、「銀行」、「土手」、「堤防」、「岸辺」、「海浜」、「塚」
>> :
>> 例えば単語「bank」 ry 厳密にするためにより多くの計算ステップ ry 追加的な文脈情報を統合
>>
>> ry 単一の関数を繰り返し適用する事が制限のように見えるかも ry
>> 、特に異なる機能に異なる関数を適用する標準のトランスフォーマーと比較した場合は。しかし、
>> 1つの関数を繰り返し適用する方法を学ぶことは、アプリケーションの数(処理ステップの数)が可変
>>
>> 、Universal T ry がより曖昧なシンボルに多くの計算 ry 以外に、モデルは、 ry 関数アプリケーションの数を増減するか、
>> トレーニング中に学習された他の特性に基づいて入力の任意の部分に改良を適用することがよくあります。
>> これにより、 ry 、入力のさまざまな部分に異なる変換 ry 効果的に学ぶことができ、理論的な意味でもより強力 ry
>> 。これは、標準のTransformerでは実行できない ry 。標準のTransformerでは学習済み変換ブロックが1回だけ
>>
>> ry 実証的なパフォーマンスにも気をつけています。 ry 文字列のコピーや逆順にソート、整数加算などを
>> TransformerやRNNよりはるかに上手に学ぶことができることを確認 ry 。さらに、多様な言語タスクを理解するために、
>> ry bAbI linguistic reasoning task とLAMBADA language modeling taskに挑戦し、最新のスコアを達成
>>
>> 、同じトレーニングデータで同じ方法で訓練された同じ数のパラメータを持つ従来のTransformerに対して、0.9 BLEUだけ翻訳品質を向上 ry
>> 、元のTransformerは昨年 ry 従来の機械翻訳モデルより2.0 BLEUのスコア改善 ry 、それに更に約50％の相対的な改善
>>
>> Universal T ry は、このように、「実用的なシーケンスモデル(機械翻訳などの大規模な言語理解モデル)」と
>> 「計算上ユニバーサルなモデル (Neural Turing MachineやNeural GPUなどの勾配降下法を使って
>> 任意のアルゴリズムを実行することができるモデル)」とのギャップを埋めます。
>>
>> 私達は、最近のparallel-in-time sequence modelsを開発して計算量と再帰処理の深さを高める事、及び、
>> ここで紹介した基本的なUniversal Transformerにさらなる改良を加えてより強力でよりデータ効率の良い学習アルゴリズムを構築する事、
>> それらが、現在の最先端技術を超えた学習アルゴリズムの一般化に繋がる事に情熱を燃やしています。
>> ここで紹介する ry さらなる改良が、より多くの学習アルゴリズムを構築するのに役立つことを願っています ry
>> 、現在の最先端技術を超えて一般化されています。
>>
>> 、Universal Transformerの学習と評価に使用されるコードは、オープンソースとしてTensor2Tensorリポジトリ
>>
>> 謝辞
>> この研究は、Mostafa Dehghani、Stephan Gouws、Oriol Vinyals、Jakob Uszkoreit、および?ukaszKaiserによって行われました。
>> 実り多いコメントとインスピレーションのため、Ashish Vaswani、Douglas Eck、David Dohanに感謝します。
>> ３． ry 感想
>>
>> やっている事自体は人間が翻訳時に無意識にやっている事の真似で「曖昧な単語について前後の文脈を見て何度も意味を推測する。
>> 曖昧でない単語は特に注目せずにさっと翻訳する」だけの話なのですが、それを実現している所が凄いですね。
>>
>>「チューリング完全」 ry 、応用範囲が一気に広が
>> ４． ry まとめ
>>
>> 1)ai.googleblog.com
>> Moving Beyond Translation with the Universal Transformer
>>
>> 2)arxiv.org
>> Universal Transformers
>>
>> 3)github.com
>> universal_transformer.py
>>
>>
>>
>>
>>> 183 名前：yamaguti E-mail：1427220599/490sage492 投稿日：2018/06/25(月) 02:58:02.57 ID:wuqwxjPG?2BP(0)
>> :
>>>>> 182 >>178-179 >>114 ( 一形態 : 物理空間融合レンダ 仮想空間融合レンダ 意味空間融合レンダ 人格システム )
>>>> DeepMind : DNC のスロットベーススロットをスロットに見立てる等 ( 下手すれば 2018 年にも目鼻 )
>>>> 目鼻 → 1 年以内 ? 一まずの変革完了 ( ≒ 曲りなり特異点 ? ) → 1 年以内 ? 接地構造手直し完了 ( ≒ 特異点 ? )
>>>>>> 178 3D ゲーム環境内疑似コマンド限定接地
>>> ↓
>>> GQN : 現実 3D 空間対応基盤 (
>> :
>>
>>
>>> 、計算的に様々なタスクに応用できるチューリング完全なUniversal Transformers
>> 汎用
>>
>>
>>
>>> 、Transformerでは全ての単語またはシンボルを並列に処理しながら、 ry 、離れた位置の文章から文脈を組み込む ry 。
>> ry 処理しつつ、複数の処理ステップにわたって各単語を文中の他の離れた単語の解釈時に入力情報とし ry 速く訓練
>> :
>>> ry Transformerを、斬新で効率的なparallel-in-time recurrenceを使用し、
>> 計算的に様々なタスクに応用できるチューリング完全なUniversal Transformersに拡張
>>
>>
>>> 145 yamaguti~貸 171005 1350 Mw10xW3l? \>482 yamaguti~貸 170923 1906 gJe8GJca? \>182 yamaguti 180617 0148 GMgC8zpV?
>>> :
>>>> 631 yamaguti~貸 170925 0009 mWACkEZG?
>> :
>>>>>> 482 自然言語解釈
>>>>>>> 479 >>241 >255
>>>>> DeepMind 又カーネギーメロン大が最近達成した
>>>>> 3D ゲーム環境内疑似コマンド限定接地の仕組を多重化すれば可能 ( 強力版弱い AI )
>>>>>
>>>>> DeepMind : DNC のスロットベーススロットをスロットに見立てる等 ( 下手すれば 2018 年にも目鼻 )
>> :
>>
>>> 178 yamaguti 180528 1227 x4HB0Rxw?
>>>>> 145 メタ
>>>>>> DeepMind 又カーネギーメロン大が最近達成した
>>>>>> 3D ゲーム環境内疑似コマンド限定接地の仕組を多重化すれば可能 ( 強力版弱い AI )
>>>>>>
>>>>>> DeepMind : DNC のスロットベーススロットをスロットに見立てる等 ( 下手すれば 2018 年にも目鼻 )
>> :
>>
>>> 23 名前：yamaguti E-mail：1531923755sage330 投稿日：2018/07/29(日) 12:06:53.16 ID:xu0GwKe6?-2BP(0)
>>>> 310 yamaguti 180721 2201 1u89Awcb?
>>>>> 289 \>>Universal Transformersがタイムステップ＋ポジションで位置情報変化
>>> :
>>>>> 405 オryー 180714 1249 D84wNS6G
>>>> :
>>>>> 言語の特徴量ベクトルにタイムステップとポジション(時間間隔と位置情報)を付加した上で \>> 1つ１つのシンボルではなく、全てのベクトルを再帰処理に回す手法
>>>>
>>>> 再帰効果 ( 上記文脈 ) エミュの究極 ( 完全汎用 AI/AL )
>>>>> 14
>>>>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/152### HPKY gata Hannyou AI/AL \> 機械学習限定論ご遠慮下さ
>>
>>>>> 再帰効果 ( 上記文脈 ) エミュの究極 ( 完全汎用 AI/AL )
>> 補足
>> △ 言語の特徴量ベクトルにタイムステップとポジション(時間間隔と位置情報)を付加 ( 数理発想 )
>> ○ タイムステップとポジション ( 時間間隔と位置情報 ) に言語の特徴量ベクトル情報を割付け ( 非数理発想 哲学発想 )
:
>>273-284 >>268-271
>68 yamaguti 180920 1033 EmLF0I+9?
> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/273-284
>>273 >>270 180916 2130 m2szPimC?
>> :
>>>> dahara1 氏
>>>> Universal Transformerを用い ry
>>>> http://webbigdata.jp/ai/post-1575
>>>>>、ai.googleblog.comより「 ry the Universal Transformer」の意訳
Moving Beyond Translation with the Universal Transformer
http://ai.googleblog.com/2018/08/moving-beyond-translation-with.html
:
> >280 >>272-276 180916 2139 m2szPimC?
>>>> >183 名前：yamaguti E-mail：1427220599/490sage492 投稿日：2018/06/25(月) 02:58:02.57 ID:wuqwxjPG?2BP(0)
:
>>>>> 、計算的に様々なタスクに応用できるチューリング完全なUniversal Transformers
>>>> 汎用
> :
>
> >>67
>>>>＞＞>ry : HTM HPKY DSL HPKY-UniversalTransformer )
>489 俺は、素人だが。 181104 1916 aWKkvlhq
> >407
> なんか、やばいよね。
>
> 素数の解明によって、
> 円周率(π)も、ネイピア数(対数の底、e)も、光速(c)も、電気定数(ε)も、
>数式で表せるよう
>
>超光速の数式も表せるようになる。時間の逆行が可
>
>現在の物理法則が全てひっくり返る。元素周期も壊れ、中間元素の存在も証明される。もはや物質の規定がなくなっ
>
>異空間や他宇宙の存在が証明される（10次元のひも理論とつながってくる）。ワープ航法が数式で示さ
> 重力が解明され、素粒子の大統一理論が完成する。
>490 俺は、素人だが。 1104 1916 aWKkvlhq
> >407
>
>つまり、もはや世界は物質ではなく意識であることが証明
:
>>150 >>112-116
> 松尾先生 WBS 20160815 鏡像 レンダリング
>我々が世界があると思っているものは実は我々の脳が創り上げている
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/741
>>108 >>212 訂正
× フェイルレストランザクション
○ ペナルティ隠蔽余地トランザクション
>723 ｰ 181211 2359 Pd+R48B6
> DNNの学習を成功：
>IBMの8ビットAIに向けた取り組み (1
> http://eetimes.jp/ee/spv/1812/11/news037.html
>IBMは、「8ビットの浮動小数 、深層学習モデルとデータセットのスペクトル精度を完全に維持した深層ニューラルネッ （DNN）のトレーニングを初めて成功させた」とするAIチップ
:
>>143
http://google.jp/search?q=kutaragi+jouhoukei+seigyokei
>694 ｰ 181211 1737 g7tutqJt
>：完全自動運 カギは「SoCの仮想化」、Armが 以内に新 - MONOist
> http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/spv/1812/11/news043.html
>、CPUクラスタを複数に切り分ける仮想化技術「スプリット・ロック（ ）機能」 。
>、たくさんのアプリ を実装する自動運転車 。1つのSoC（ ）に安全要求レベルに差があるソフト 同時に実装 。用途の1つはHMI（ヒューマンマシンインタフェース）だ。
>RTOSによって動作するメーター表示と、Linuxなどで動作する車載情報機器を切り分け 、 、継続が必要な動作を維持 。
>ット・ロック機能の （ 拡大） 出典：Arm
>、ECU（ ）の統合 スプリット・ロック 重要 とデイ氏 。「 、安全要求レベル 混在 制御 。 。また、OSの中には必ずしも安全と言えないものもあるため、切り分け 重要だ」 。
> スプリット・ロック機能は、独立したCPUをさまざまなタスク できる スプリットモードと、ロック状態のCPUを生成する安全性の高いロックモード 。上位 ソフト は モード を認識する必要がなく、
>760 ｰ 181213 0128 lkivx+NO
>Intel、CPUやGPUを3次元積層する業界初の3Dパッケージング技術「Foveros
>ttp://m.pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1158136.html##
:
>Intel、次世代CPUアーキテクチャ「Sunny Cove
>～Willow Cove、Golden Coveと進化予定、Atomのロードマップも更新
>ttp://m.pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1158093.html##
>354 ｰ 181205 1635 apGRu5oh
:
> 2方式のスピン量子ビットを結合：
>の高精度制御と高速読み出しを両立
> http://eetimes.jp/ee/spv/1812/04/news014.html
>（理研）らの国際共同研究グループは、高精度制御に適した「スピン1/2量子ビット」と高速読み出 「ST量子ビット」 、両方式の互換性を確保 成功
>
>研究成果 、 課題 読み出し時間を従来の1000分の1に改善 可能
>
> 今回の研究成果は、理研創発物性科学研究センター量子機能システム研究グループの野入亮人特別研究員や中島峻研究員、
>樽茶清悟グループディレクター（東京大 院工学 教授）、量子システム理論研究チームのDaniel Loss（ ） リーダー（バーゼル大学物理学科教授）、
>ルール大学ボーフム校のAndreas Wieck（ ）教授ら 共同研究
:
> 三重量子ドットの近くに 磁石を配置した。 磁場 、単一試料上で、2方式の量子ビット 。 、両 量子ビットは交換相互作用によって結合が可能となる。この結合はゲート電極 パルス電圧で高速に制御
>519 ｰ 190209 1105 O2wPLMPX
>http://mobile.twitter.com/ITF_sudame/status/1093686675828400128##
>
>【1969年
> 2KBのメインメモリで何をしたか？
> → 人類を月に送り込んだ
>
>【2019
>1.5GBのメインメモリで何
>→ Slackを起動
:
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) ハイデルベルクニューロモルフィックコンピューティングプラットフォームへのHTMモデルの移植
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/26-37#-52# _ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/69-81#67-89#
階層的時間的記憶理論 ( HTM )
_ttp://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:numenta.com/assets/pdf/whitepapers/hierarchical-temporal-memory-cortical-learning-algorithm-0.2.1-jp.pdf#nyuumenta
短縮版
_ttp://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/539-676
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489740110/22-30
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/6-82
世界の構造を学習する事を新皮質内カラムが如何にして可能たらしめるかの理論
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1547171604/43-67# 投影 : 投射
なぜニューロンは何千ものシナプスを持っているのか、新皮質に於けるシーケンス記憶の理論
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1564778477/19-27#-33
Smalltalkの背後にある設計原則
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1554363939/71-85#-88#+plan9+elis-tao+simpos-esp+amigaos/intent+hongmngos+spurs/cell+model1sega+tronchip+hpky-universaltransformer
dahara1 氏 : Universal Transformerを用いて翻訳を超える
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/273-285#1518883298/12-14# SLING ZettaScaler/PEZY-SCの紹介と今後の方向性 ～自動チューニング技術の現状と応用に関するシンポジウム発表資料
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/217-266
「健康医療分野のデータベースを用いた戦略研究」
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1519958054/60-78# PEZY
Subleq ベースのシンプルなマルチプロセッサコンピュータ
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1562240845/27-43#-50
E2ダイナミックマルチコアアーキテクチャにおける動的ベクトル化
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/217-216#272
面積の効率的な高ILP EDGEソフトプロセッサの実装に向けて
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/105-154
SSVEPマグニチュード変動の予測モデル : ブレインコンピュータインタフェースにおける連続制御への応用
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1564044623/25-39
手術シミュレータ用臓器バリエーション 3D モデルライブラリ
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1564064841/5#+morikawa-sigehiro+PLAYSTATION3/Cell-NamerakaNettowaaku
好奇心に基づいた学習の大規模研究
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/155-202#-205 完成済汎用 AI/AL
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/205-207# KanseiZumi HannyouAI/AL
汎用 AI/AL 設計例
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1556696545/61-77# HannyouAI/AL SekkeiRei
電子頭脳設計概要
_ttp://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/478-509#742# DensiZunou SekkeiGaiyou
齊藤元章氏‐AGIチップ実現への Game Changer
_ttp://m.youtube.com/watch?v=l9OEV9dqYvM >697 ｰ 191017 1558 XiCcLj2z
>「利益率最大の取引」を90％ --東芝、金融取引マシンの実証機を開発
>_ttp://japan.cnet.com/article/35144013/
>東芝、ミリ秒オーダーで大規模な「組み合 最適化問題」を計算 技術を2019年中に適用実験 金融分野などに期待
>_ttp://www.itmedia.co.jp/news/articles/1909/13/news113.html
:
>948 ｰ 190615 0814 9sktmndW
> 東芝系社員、退職拒み単純作業 「追い出し部屋」と反発
>_ttp://www.asahi.com/articles/ASM6D4JSKM6DULFA011.html##
:
>946 ｰ 190615 0739 Cq0WtbUq
> 柔軟な思考をAIで 脳に近づけ実現
> 情報通信研究機構や東芝
>_ttp://r.nikkei.com/article/DGXMZO46108170U9A610C1TJM000 >7 yamaguti 191020 2243 5HKI3QqK
> >957 ｰ 191020 1540 DwxJj9eO
>>「超計算 人類の手中に」
>>
>>昨日の日経 トップ一面
>>_ttp://i.imgur.com/nezaN7J.jpg
>>_ttp://i.imgur.com/KybawPT.png
> :
>907 ｰ 191008 1923 WupT4Ud4
>東大、ペルチェ素子の10倍高効率な冷却素子を開発 [
>_ttp://leia.2ch.net/test/read.cgi/poverty/1570526445/##
>72 ｰ 191010 1001 uWNNLhXI >73 ｰ 1010 1005 uWNNLhXI
>CPU「R●●●-V」の長 短 _ttp://gigazine.net/news/20191008-risc-v-new-blueprint/
:
>x86とArmの牙城陥落か、R●●●-V _ttp://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00065/00243/
: Ray Kurzweil (USA) at Ci2019 - The Future of Intelligence, Artificial and Natural
https://www.youtube.com/watch?v=Kd17c5m4kdM ニュース
日本終焉レベルの大問題。iPS細胞10億円支援打ち切りという愚行
http://www.mag2.com/p/news/425347
ゲノム編集技術「CRISPR」による治療、人間の患者で成功例--血液疾患の症状が緩和
http://japan.cnet.com/article/35145731/
北京市公安局、クローン警察犬が初入隊
http://news.livedoor.com/article/detail/17416173/ 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:7bff9ed63942b4cd01610d20b2c06e65) ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
