技術的特異点/シンギュラリティ185【技術・AI】
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2045年頃に人類は技術的特異点(Technological Singularity)を迎えると予測されている。
未来技術によって、どのような世界が構築されるのか？人類はどうなるのか？
などを様々な視点から網羅的に考察し意見交換するスレッド
※社会・経済・政治の変化やベーシックインカムなどに関する話題は別スレへ
■技術的特異点：収穫加速の法則とコンピュータの成長率に基づいて予測された、
生物的制約から開放された知能[機械ベース or 機械で拡張]が生み出す、
具体的予測の困難な時代が到来する起点
■収穫加速の法則：進歩のペースがどんどん早くなるという統計的法則
ここでの進歩とは、技術的進歩だけでなく生物的進化、生化学的秩序形成も含む
★避難所スレ（ワッチョイ付）
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ
https://agree.5ch.net/test/read.cgi/mango/1569076583/
※前スレ
技術的特異点/シンギュラリティ183【技術・AI】
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1579134861/
技術的特異点/シンギュラリティ184【技術・AI】
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1581466149/
技術的特異点/シンギュラリティ182【技術・AI】
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1576844032/
技術的特異点/シンギュラリティ181【技術・AI】
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1575358810/ >160 yamaguti 200215 0037 tAMFakm9 \>38 yamaguti 191221 0153 cXYjGDf2
|| http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1559851720/54# DensiZunouTeki Sekkei ## TaihuLight SW26010 JianZhangSensei
|| Smalltalkの背後にある設計原則
|>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1554363939/71-85#-88##1555604755/52#+plan9+elis-tao+simpos-esp+amigaos/intent+hongmngos+spurs/cell+dragonruby+model1sega+tronchip+hpky-universaltransformer
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/97-98#30-42# Heiretu XorEor
:
|| Google 翻訳 http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:cFXKfQwoUVMJ:www.iccs-meeting.org/archive/iccs2018/papers/108620619.pdf
||
||
|>神威太湖之光のメニーコアプロセッサ上の並列クイックソートアルゴリズム
||
|| Siyuan Ren、Shizhen Xu、およびGuangwen Yang
|| 中国清華大学
||
||
||
|| ICCS Camera Readyバージョン2018
|>この論文を引用するには、最終公開バージョンを使用してください
|| DOI：10.1007 / 978-3-319-93713-7_61
| :
| http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1576844032/38-45#34-53# 1
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1581466149/160-165#-183# 3
訂正
3.1>ギャップ ( 訳注 : バッファ内のギャップ値群 ? ) をフィルします。 ( 訳注 : 63450 等でのリンクリストの様な機能 ? ( ギャップ値をアドレス情報として扱ってリンク先の前述ピボット値をリンク元に上書 ? , 最終ピボット値 = 最終結果 ? ) )
3.5>アルゴリズムを複数のコアグループ ( CG ) に適合させるには、各コアグループをサンプルソート文脈での単一プロセッサと見なし、
PEZY-SCプロセッサ上の不規則格子反復法のためのデータ圧縮アルゴリズムの実装と評価
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1575358810/31-54#-62
Extreme-scale particle-based simulations on advanced HPC platforms Lessons from PEZY-SC2, Sunway Taihulight and NVIDIA Volta
http://link.springer.com/article/10.1007/s42514-020-00020-1 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##1562869232/24
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
一覧 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1581466149/119-121 4 実験
? ry タイプの y 。
アルゴリズムのパフォーマンスを評価 ために、異なるサイズ、異なる分布、異なる要素タイプ、の配列でテスト 。
また、単一のCGバージョンに対して複数のCGバージョンをテスト 。
ﾚゴリズムのスケーリングを評価 ために、異なる数のワーカーコアをアクティブにして実験
? ry でベンチマークを行う前の作業がない ry 。
Sunwayまたは同様のマシンでのベンチ の既存研究がないため、 x86-64マシン上のIntel TBBと結果 較
並べ替えの速度は、特にクイックソートの場合、パーティション化が不均衡 可能性 ため、データの分布の影響 。
5つの異なるデータ分布で テスト 。
分布の種類の視覚化 、図1
? ry AWS専用インスタンス ry 。
x86-64の場合、72 CPUのAWS の専有インスタンス（Intel Xeon Platinum 8124M、2017年の最新世代のサーバーCPU）でテスト 。
Intel TBBライブラリのバージョンは2018U1 。
uniform ( 規準 ? ) ? 一律
シャッフル
インクリメント ? 増加
デクリメント
staggered ( ずらした )
図1： データ分布の視覚化。 横軸は配列内の要素のインデックスを表し、縦軸は値を表します
? ry -march = native ry は完全に有効 。
ライブラリとテストソースの両方が-O3 -march=native ため、コンパイラの最適化はフルに on 。
5ページ ? ry TaihuLightの結果
4.1 Sunway TaihuLight での結果
TaihuLightでの 実行時間を、std :: sortを使用したMPEでのシングルスレッド と比
? ry 呼ばれるクイッ ｰトのバリアントです。
libstdc ++に実装されているSTLソートは、introsortと呼ばれクイックソートの一形態 。
350
: デクリメント
: インクリメント ? 増加
: シャッフル
: staggered ( ずらした )
: uniform ( 規準 ? ) ? 一律
50
0
時間/秒
0 2E + 08 4E + 08 6E + 08 8E + 08
サイズ
（a）STL
10
8
:
0
時間/秒
:
（b）私たちのもの 30
20
10
0
スピードアップ
0 2E + 08 4E + 08 6E + 08 8E + 08
サイズ
（c）スピードアップ
図2： int32値の結果 >>15
図2は、32ビット整数のソート 示
? ry 、分布がわずかに重要 ry 。
グラフから、分布問題が少しだけ重要 がわかります。
図3は、サイズを固定したさまざまなタイプの要素のソートを示 。
64ビット型（int64およびdouble）で効率が低 理由は明らか 。毎回SPMにバッファーされる要素の数が半 、メインメモリとSPMの間のラウンドトリップがさらに必要 。
float32 効率が低 理由は不明 。
図4は、複数のCGアルゴリズム（適応されたサンプルソート）のタイミングと高速化を示 。 4.2 x86-64上のIntel TBBと 較
? Intel CPUでの実装をIntel ry 。
我々の実装を Intel CPU 上のIntel TBBと比
? ry 、独自 ry 。
TBBは、Intelが開発した汎用並列アルゴリズムのC ++テンプレートライブラリで、彼ら独自のプロセッサ向けに最適化されています。
6ページ
データ分布 ? データ配信
uniform ( 規準 ? ) ? 一律
staggered ずらした
シャッフル
インクリメント ? 増加
デクリメント
250
: int32 , float , ? 浮く
: int64 , double ダブル
100
50
0
時間/秒
（a）STL >>17
10
:
2
0
時間/秒
（b）私たちのもの
40
:
10
0
スピードアップ
（c）スピードアップ
図3： さまざまな要素タイプの結果 3.5
:
0.0
時間/秒
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
コアグループの数
（a）タイミング
350
:
50
0
スピードアップ
（b）スピードアップ
128 256 384 512 640 768 896 1024
ワーカーコアの総数
0.4
:
0.1
0.0
並列効率
（c）並列効率
図4： 異なる数のコアグループの結果 ? ry 、これまでで利用可能な最も ry 。
より公平 ために、利用可能なこれまでで最も強力なIntelプロセッサーの1つを備えたマシンを選択
結果を図5に示
? ry 、コアの数に応じてアﾉ ﾞムのスケーラビリティが大幅に向上 。
個々のx86-64コアは、1つのSW26010ワーカーコアの約6倍の速度である が、コア数に応じて我々のアルゴリズムは大幅にスケール
? ry 、アﾉ ﾞムは ry さらに拡張できます。
TBBのアルゴリズムのパフォーマンスは、約20コアが使用されると飽和しますが、グラフから判断すると、我々のアルゴリズムはおそらく64コアからさらにスケール 。
ｰキテクチャが異 ため、比較は直接的ではありませんが、Sunway TaihuLight上のアﾉ ﾞムは、より一般的なアーキテクチャで実装された従来の並列ソート よりもはるかに効率的 明らか 。
120
: Sunway サンウェイ
: x86-64
80
60
40
20
0
時間/秒
0 10 20 30 40 50 60
コアの数
（a）ソート時間 >>20
40
:
10
5
0
スピードアップ
0 10 20 30 40 50 60
コアの数
（b）スピードアップ
0.9
:
0.3
0.2
並列効率
0 10 20 30 40 50 60
コアの数
（c）並列効率
? ry （アﾉ ﾞム）とx ry
図5： SW26010（我々のアルゴリズム）に対する x86-64（TBB）の異なるコアの結果 5。結論
このホワイトペーパーでは、シングルコア 比 大幅に高速化 、カスタマイズ 並列クイックソートをSW26010で紹介 。
これは、最初のカウント要素と2番目の移動要素を備えた2パス並列分割アルゴリズムで構成
? この設計では、オンチップ ry して同期オｰ ッドを削減し、高 ry してデータ移動のオｰ ッドを最小限に抑えることができます。
オンチップ通信メカニズムを活用しての同期オーバヘッド削減と、高速オンチップSPMを使用してのデータ移動オーバヘッドミニマイズと、をこの設計はレバレッジできます
? ry を設計し、メモリ使用量と負荷分散を最適 ry 。
さらに、協調スケジューリングスキームを我々は設計し、負荷分散だけでなくメモリ使用量をも最適化
? ry 場合、アルゴリズムは64 ry 高速化を実現し、すべての分布で50 ry 効率を実現 ry 。
実験 、int32 、 64 CPEで32を超える高速化を我々のアルゴリズムは実現し、50％の強力なスケーリング効率を各分布全てに於て実現 。
7ページ
? ry でも設計は十分に拡張できますが、 ry コアからほとんど恩恵を受けません。
Intel TBBのx86-64アーキテクチャーでの並列クイックソートの実装と比 、64 CPE でも我々の設計は十分にスケールしますが、TBBの実装は20を超えるコアによる恩恵を受ける事は困難 。
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
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1569081742/20-48#-53##1569536835/22# シークエンス
バックアップとディザスタリカバリ ( 障害復旧 ) との違いは何ですか？
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1579134861/52-70#-99##1581466149/160# http://expedient.com/blog/what-are-the-differences-between-backups-and-disaster-recovery/ | 52 yamaguti 191204 0638 6nhKO2No \ \ \| 20 名前：yamaguti Email：sageru4HbzqtUho 投稿日：2019/07/12(金) 07:23:02.95 ID:BvhXtK7w \a0 \>574 yamaguti~貸 161201 2341 7xq7MG9h
||a0| :
||||a0>577 yamaguti~kasi 161114 1549 NnxIikfK
|||||a0| = 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
||||a0| 意味粒度概念空間
|a0| :
|a0|
||a0>30 yamaguti 190111 1515 c91waTfv?
|a0| :
|||7>老子 : 萬物抱陰而負陽 陰陽二氣交互作用而生成和諧 ( 南部陽一郎先生:自発的対称性の破れ オノ・ヨーコ氏:YES/傾き モネ:印象日の出右 )
|a0>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/655## ImiRyuudo Gainen Kuukan
|a0|
|a0| YAMAGUTIseisei wrote:
|||a0| 自律性 : エミュ
|||a0>自律性 : RT 性 ( HPKY )
|a0| :
|||| :
||||
||||>22 yamaguti 1900704 2132 rS60wicC \| 64 yamaguti 190607 1120 4Z3mBigD
||||||>493 ｰ 190530 0305 G4Yk/0cu
|||||||「生きてます 」 自発的に代謝・生成するロボ 開発
||||||>_ttp://nazology.net/archives/36666
|||| : 参照資料
1。
Blelloch, GE: ? GEのBlelloch：
? ry 計とそのアプリ 。
プレフィックスの合計とそれらの応用。
技術 rep。、並列アルゴリズムの（1990）、
_ttp://www.cs.cmu.edu/~guyb/papers/Ble93.pdf
2。
Cederman、D.、Tsigas、P .:
GPU-Quicksort：グラフィックプロセッサ用の実用的なクイックソートアルゴリズム。
Journal of Experimental Algorithmics 14、4（2009）
3。
フレイザー、WD、マッケラー、AC：
? ry 小のストレｰ ry 。
Samplesort：最小ストレージツリーソートへのサンプリングアプローチ。
J. ACM 17（3）、496507（1970年7月）
4。
Fu、H.、Liao、J.、Yang、J.、Wang、L.、Song、Z.、Huang、X.、Yang、C.、Xue、W.、Liu、F.、 Qiao、F。、 Zhao、W.、Yin、X.、Hou、C.、Zhang、C.、Ge、W.、Zhang、J.、Wang、Y.、Zhou、C.、Yang、G：
Sunway TaihuLightスーパーコンピューター：システムとアプリケーション。
Science China Information Sciences 59（7）、072001（2016年6月）
5。
ホア、カー：
クイックソート。
The Computer Journal 5（1）、1016（1962） | 53 yamaguti 191204 0639 6nhKO2No \ \ \ \ \>30 yamaguti 191009 2030 M35a2ys0
|||||| >21
||||||| 29 yamaguti 190922 0224 QkE9VJT8 \7 \> YAMAGUTIseisei wrote:\ \>18 yamaguti 190123 1423 mAoFHgII?
|7| :
||||a0>データなし + ネットワークらしいネットワーク又グラフ等なし 可 ( 禅 無 空 ) = 存在根源 = 自律性/知性/創造性/好奇心/ゴースト(仏性)/真理/愛
|7| :
|7|
||7>73 yamaguti 190501 2010 q5mPIwuH \ \ \> 45 名前：yamaguti Email：この国だけに配慮致します立場でないので申上げますsage 投稿日：2019/03/08(金) 14:06:39.82 ID:lgKqio1I?2BP(0) \ \> YAMAGUTIseisei wrote:
|||||a0>HPKY 型汎用 AI/AL ( / ALife )
|7| :
|f0>AutoML ( 等 ) 設計最適化 → 設計ベース AI ( AL ) + NN
|7| :
|f0>構造 : ry 学習 不要
||||| :
|7| http://google.jp/search?q=2ch+future+tokuiten+hpky-universaltransformer-bert
|7|
|7|
||7>864 ｰ 190831 1114 U7uiYwRH
|7| :
||7>パラメータを学習しない WANN
||7>_ttp://ai-scholar.tech/treatise/wann-ai-222/
|7| :
||7>1. 構造だけでタスクを解く
||7>2. 様々なタスクに適用可
||7>3. 共通のパラメータ 6。
クヌース、DE：
コンピュータプログラミングのアート、第3巻：（第2版）並べ替えと検索。
アディソンウェスリーロングマンパブリッシング社、米国カリフォルニア州レッドウッドシティ（1998年）
7。
ライシュナー、N。、オシポフ、V。、サンダース、P：
? ry ルの並べ替え。
GPU サンプルソート。
In：2010並列分散処理に関するIEEE国際シンポジウム。
? 110 ry
1-10ページ（2010年4月）
8。
マンカ、E。、マンコーニ、A。、オロ、A。、アルマーノ、G。、ミラネージ、L：
CUDA-quicksort：クイックソートの改善されたGPUベースの実装。
? ry ：実践と経験28 ry
並行性と計算：実習と実験 28（1）、2143（2016）
9。
サティッシュ、N。、ハリス、M。、ガーランド、M .:
メニーコアGPU用の効率的なソートアルゴリズムの設計。
In：2009 IEEE International Symposium on Parallel Distributed Processing。
? 110 ry
1-10ページ（2009年5月）
10。
Sengupta、S.、Harris、M.、Zhang、Y.、Owens、JD：
? ry をスキャンします。
GPUコンピューティングのプリミティブを精査する。
In：22Nd ACM SIGGRAPH / EUROGRAPHICS Symposium on Graphics Hardwareのプロシーディング。 97106ページ。
GH '07、Eurographics Association、Aire-la-Ville、スイス、スイス（2007） >91 yamaguti 181214 0841 QfhBU4VJ \>386 YAMAGUTIseisei 180814 0216 M/Mu1UxQ?
|| >384-385
||>760 ｰ 180813 1820 Cn2ecOgO
||>神威E級スパコン試作機が正式に稼働 --人民網日本語版--人民日報
||| http://j.people.com.cn/n3/2018/0806/c95952-9488041.html
:
||>同 機は現在 、世界の気候変動や海洋 シミュ 、バイオ医薬品シミュ 、ビッグデータ処理、脳型知能などの12分野の35 重大計算任務を完了 、 高い将来性 。（編集YF
|||
||>人民網日本語版」2018年8月6
|
|
|>394 ｰ 180814 1323 8f0EeziC
|>昔、京の見学会 中国人ばっかりだった
|>熱心に日本語で質問したり写真撮っ
| :
>128 yamaguti 200215 0015 tAMFakm9 \ \ \>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
: | 193 yamaguti 200215 0101 tAMFakm9 \ \a0 \>16 yamaguti 190823 1801 i4k6f2cA
|||a0>846 ｰ 190822 1010 cssy34tb
|a0| :
|||a0>東大松尾ゼミ 研究会
|||a0>データがない 学習可 メタ学習
|||a0>http://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/technology/00007/00017/# ?disablepcview
|a0| :
|||a0|『 汎用的 広いタスク
|a0| :
||a0|
||a0>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/268-270#178-180## HPKY Meta
|||a0>270 YAMAGUTIseisei 180908 0007 sHJfJTCE?
||a0| :
|||||a0>データなし 可
|||| :
|a0| 完成済汎用 AI/AL ( / ALife )
|a0| http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/205-207# KanseiZumi HannyouAI/AL ( / ALife )
|a0| 汎用 AI/AL 設計例
|a0>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1556696545/61-77# HannyouAI/AL SekkeiRei
|a0| 電子頭脳設計概要
|a0| http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/478-509#742# DensiZunou SekkeiGaiyou
||| 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
||>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1547171604/43-68# 投影 : 投射
||| :
||a0| http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1564778477/847-850# Singyurarithi2024
|||a0>847 ｰ 190822 1013 cssy34tb
|||a0>マイクロソフトから１千億円 調達 OpenAI。5年以内にAIの知能が人間レベルに到達 予測
|a0| :
|||a0>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1570575707/21
|||a0>http://mobile.twitter.com/gijigae/status/1158712803441565696##
|a0| :
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) >122 YAMAGUTIseisei 200215 0012 tAMFakm9 \ \ \ \7 \>5 名前：YAMAGUTIseisei Email：sage1168693425719218176 投稿日：2019/09/13(金) 06:57:20 ID:TSAd9aQm
|7| :
|a0>助成金 相手側から「最終的に製品になれば 製造過程 気にしない と言われた
|||7| :
||a0>745 ｰ 180924 1814 TSKmyICD
|||||||| :
||a0>A. （誤認逮捕
|||||||| :
:
|7|
||7>665 ｰ 191001 2038 OvWW4N7j
||7| >658
||7>＞検察 1. 見込 ない開発を●●●●● _ttp://google.jp/?q=fusyouji+%8C%9Fsatu+kojin+OR+kaizan+OR+enzai
|7| :
||7>Green500のトップのスパコンの事？
||| :
|||| 696 ｰ 191126 1243 pe20JHS8
|||| NA-1 Green500 \>記録を更新
|||| _ttp://www.exascaler.co.jp/news/20191125-na1-green500
||| :
||7>671 ｰ 191002 2135 I2foZC/q
||7|、この1年自宅に研究室 また すごい発明 \>証人は絶賛
||||||| :
| :
||||||>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1544693435/#1569081742/62-88# SaitouSensei PEZY http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1541837624/8-9#3-11# SakamuraSensei MaruyamaSensei ,,,
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1545018277/45-56# Singyurarithi2023 ## 言種
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1564778477/847-850# Singyurarithi2024
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1520715794/10# IironMasuku 2023
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1483110011/541#544#1489922543/136# JidouToutatu ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
