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“日本の頭脳”が予測 生活費無料の未来 飽くなき探求心が生活を激変させる 齊藤元章（PEZY Computing 代表取締役社長）
http://goethe.nikkei.co.jp/article/128652019_2.html
>"個産個消"社会だ。自動化された植物工場、養殖・畜産工場を各家 ry 、生活必需品はすべて自らが生産 ry
>。「衣服や家電 ry 。データをダウンロードし、自宅の次世代3Dプ ry 分散型の自給自足社会 ry 」
>900 yamaguti~kasi 2017/06/05(月) 12:33:00.69 ID:Ej/7QOmq
:
> マルоス 流通経路教を説くかに見せて全否定 :
> 世界政府 ( 簡易表現 ) = 値札経済中期的消失 ( シンギュラリティ革命 齊藤先生革命 )
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1475986330/380#67##287#377-378# NanoKeizai
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1485004129/348# MahouRyoku
>519 yamaguti~kasi 2017/01/19(木) 14:45:00.73 ID:t0dB5g0K
> >>505
> >128 : YAMAGUTIseisei 2016/09/18(日) 00:54:02.47 ID:mWLzYRiG
>> △ 資本
>> ○ о隷労働ポイントパラメータ ( 金銭そのもの的なものは有意義なものとして長期間残る )
>501 yamaguti~貸 2016/12/07(水) 00:16:33.22 ID:i949cOw9
> >>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1480859621/143
> × 貨幣のイノヴェーションがモノの生産経済に追いつかないから恐慌
> △ 価値貯蔵システムが天使の取り分 ( 対称性の破れ 傾き ) と表裏一体
> = 根源的欠陥 ( 貨幣ギャップ = クラスタギャップ = 手数料 = Angel 's share )
>
> ↓ シンギュラリティ型経済 ( 評価型 Angel 's share 経済 ? )
>
> 貨幣比重 ⇔ コネ比重 = 誤差吸収
> ※ 但し コネ自体 アドバンテージ 既得権者様 ( 言わば職人対面型対応の腕前 比重 )
:
>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476925488/21# MahouRyoku <-> SikouHin Kigaru
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1473812514/437-439#163# HyoukaKeizai
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1479349196/158#370#376-378# JisedaiGata
>852 オーバーテクナナシー 2017/09/28(木) 11:27:53.01 ID:pi65kjEZ
> ヒトと機械の共生：感じ、記憶し、学ぶ「AIベイビー」が誕生（前編）
>http://newspicks.com/news/2518209
> キャメロンの『アバター』のデジタルキャラクター制作を監督した。サーガルは工学と芸術を統合
:
> 芸術的な「顔」と最新のAI学習・スピーチソフトウェアを組み合 ry
> 。その天使のような顔の背後には、最先端の、そして恐怖を抱かせるほどの技術 ry
> 。宙に浮いた状態の目が血管で精密に描かれた脳に ry
> 単語を見せると、言語を扱う脳の部分が紫色に輝いた。ほめると、快楽中枢が黄色に輝いた。
>「研究者たちは、認知のコンピュータモデルとその断片をたくさん作ってきたが、 ry ひとつにまとめ ry
>。「それを私たちはや ry 。回路 ry 身体に入れる。人間型コンピュータのために中枢神経系を作る ry
> 、ベイビーXの脳内のニューロンとシナプスの複雑な画像 ry
> 、ベイビーXが何かをすると、さまざまな強さで輝く細い線や結節の超複雑なハイウェイだ。
>このエンジニアリング ry チームが数年かけて脳 ry の研究を取り入れ、統合した。
>基底核は視床に、視床は偏桃体にとつな ry （触覚処理、報酬処理、記憶形成）が配置される。
> ry チームは人間の脳の最も詳細な地図を構築し、それを使って驚くべき一連のシミュ
>>140
>887 オーバーテクナナシー 2017/09/28(木) 17:54:09.45 ID:pi65kjEZ
> ヒトと機械の共生：感じ、記憶し、学ぶ「AIベイビー」が誕生（後編）
>http://newspicks.com/news/2518456
>ベイビーXはただの精密な画像ではない。むしろ、生きた回路基板 ry 。バーチャル ry セロトニン、
> オキシトシン、その他の化学物質が実験体に注ぎ込まれ、バーチャルの神経受容体を活性化 ry
> 脳がバーチャルなドーパミンを放出し、特定の領域を輝かせ、顔のレイヤーに微笑 ry
> 。オーランド大学のマーク・サーガル博士と彼のチームが開発
> したオペレーティングシステム、ブレイン・ランゲージを介してすべてのパーツが連携
> ry 、何が社会的学習を促すのか、何が自由意志の性質なのか、何が好奇心を引き出すのか、
> それがどのように世界に現れるのか
:
> ベイビーXのバージョン5.0 ry には身体があり、ハイチェアに座 ry
> 。手で何かをしようとすると、足が前後に揺れる。
>ry 、ベイビーXの前に仮想のガラス板 ry の上には、インターネットブラウザなどさまざまなものを投影 ry
> 、バーチャルピアノのキーボードやスケッチ.IOの描画パッドなどを与えて、ベイビーXがどうするか ry
>。結局、ベイビーXは他の子供と同 ry 鍵盤に触れると、音 ry 波形に変え、
>ベイビーの生物学的シミュレーションに送り ry 聴覚システム内の信号 ry
>。これとは別に、ベイビーXの指の中に設置された仮想触覚受容 ry 脳内にデジタルドーパミンを放出する。
>「初 ry 新鮮だった。ベイビーXはそれまで何かに触れても、この反応 ry
>発見の感覚をシミュレート ry 感覚運動ニューロンの柔軟性を変え、その瞬間に学習が可能になる」
>ry 赤ん坊と同じように、ピアノに飽きる ry 。鍵を叩き続けると、脳の受容体 ry ドーパミンの量が減 ry
> キーボードを無視
>>140-141
http://google.jp/search?q=babyx+%BB%B0%B6%DE%D9
http://www.redbull.com/jp-ja/soul-machines-baby-x-interview
>よって、サーガル博士は人間の脳を細胞レベルで再現する代わりに、脳がどのように機能 ry モデル ry
> 、それらを生物力学に基づいて作成した表情モデルにリンク
:
>Brain Languageと名付けられたOS ry 、このOSが神経システムの中枢 ry
>感情だけではなく、 ry マイクとウェブカメラを経由した視覚コミュ ry もコントロ ry 。
> “Soul Machinesは1年以内に人間の全身をシミュレートしたアバターを発表
http://commonpost.info/?p=98984
> 「BabyX」は女の子で、実際の乳児の脳の神経行動を模倣したアルゴ ry
> しぐさは、オークランド大学のマーク·サーガル博士の娘であるフランチェスカちゃん ry
>。「BabyX」は、カメラ ry 、画像や文字 ry 音も認識 ry 、言葉から学習 ry
> 笑っている理由は、褒められたことで仮想の神経伝達物質「ドーパミン」が放出 ry
> 、嫌なことをされる仮想の「コルチゾール」が放出され、ストレスがたまります。
>ry 表情も認識しており、それらの情報を統合 ry
>。すでに「ミルク」などの言葉を理解 ry 。最終目標は、成長を続けて大人
http://visual-shift. jp/detail_142.html
>人間のように学び反応する自律型アバター。対人・対面のコミュ ry 特化 ry 表情や声 ry
> 、バイオベースの「脳」を持っているという点。
>ry 、笑顔で「羊」 ry 、生物化学にもとづいてモデル化された脳が処理・反応 ry
>Soul Machinesは人間の脳の仕組みを分析し ry 豊かな表情モデル ry
>、アバター内部には脳のモデルデータが可視化 ry 活性化している箇所までわかります。
>この技術はAR や VRのゲーム ry
>>100 >>117-120 Cell
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/706
>118 yamaguti~貸 2017/10/01(日) 16:11:59.20 ID:ULelwDzT?2BP(0)
:
> >>109 > VR界隈も寂れているし、
> Cell 待ち
> 但し 要応援 PLAYSTATION3
>
> >38 yamaguti~kasi 2017/09/10(日) 14:17:09.83 ID:vLQGrlPG
>> PLAYSTATION3 ( Cell ) 系 = 生命線
>> ( Pо4 系 = 絶望的 次々世代融合系ダイブ系 VR )
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504999631/29-41
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1505836194/490
> ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504872499/4
>580 : 561 2016/09/07(水) 08:36:58.57 ID:Tbia2Ss3
>http://google.jp/search?q=cell+hikari+kutaragi
>466 ：449@転：2015/08/14(金) 00:00:03.15 ID:FqXhKZv8
> 熱 発生 → アウト ( システム 敵対 要因 )
> http://google.jp/search?q=nintendo+iwata+roadmap%B6%D7%8AO%82%EA%82%C4
:
> http://google.jp/search?q=kutaragi+jouhoukei+seigyokei
>http://google.jp/search?q=cell+32spe+4ppe+OR+6ghz&;lr=lang_ja&num=100
>235 ：201~転：2015/12/11(金) 17:53:30.10 ID:uuptfIst
> http://google.jp/search?q=4ppe+32spe+OR+powerr8 
>>99 >>105 >>107 >>109 >>112-116 >326 オー 2017/10/04(水) 08:17:44.90 ID:uJZyi7jQ
> サルの意識は確認できた、統合情報理論で存在を証明（下）
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/092800138/00003/?P=3
> サルで麻酔が効いているときと効いていないときで、意識のコアがどこにあるかを計算 ry
> 。 意識のコアとは、情報が一番統合された状態にある部分で、「コンプレックス」と呼んでいます。
> 統合情報理論では、コンプレックスの外にあることは意識に上らず、その中にあることだけが意識 ry
> 。我々はたぶん世界で初めてサルの実験データを使って、コンプレックスを見出しました。
> ry 、IITを提唱したGiulio Tononi氏の研究室とも関係が深く、 ry
> 。 Tononi氏の共同研究者だった大泉匡史は、現在は当社の社員で、関連する研究のリーダー
>482 : 4812016/10/03(月) 20:58:22.27 ID:+n3n+fNW
>※b3b 変数名実身融合内部外部鏡像共有分散メタサーキュラ拡張 DSL ベース自然言語 DSL
>人格部品オーバライド遍在ベクタラベル 相互乗入分散拠点 外部憑依 念度 言霊
>257 ：YAMAGUTIseisei：2016/10/10(月) 23:36:22.46 ID:OXjHwZv7
:
>> >248
>> >>223-233 ( >223-230 >233 )
>> >229 士郎正宗先生 オリオン 韻度 念度
>>陰子と陽子の 多彩な組合わせ でできた綱 ( コード ) で、 その複雑さを 韻度 ry 結合強度を 念度
>248 ：YAMAGUTIseisei：2016/10/10(月) 19:22:18.37 ID:OXjHwZv7
> ビット幅 ⇔ アドレッシングモード ( → 多彩 コーナリングマシン )
>434 ：YAMAGUTIseisei：2016/10/11(火) 21:32:34.28 ID:t+CFaJ/4
:
> >結合強度を 念度
> 分子間力の様なもの ? → 融合度関連 ? ( ニューロン )
>
>> ビット幅 ⇔ アドレッ
> 訂正 : アルゴリズム等々 ← 相対的 → アドレッシングモード ( → 多彩 コーナリングマシン )
>>144 >327 オーバーテクナナシー 2017/10/04(水) 08:44:14.02 ID:ePcu1C1z
> 知りたがるロボット、会話するニューラルネット
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/092800138/00002/?P=4# http://araya.org/archives/1971# Burogu
>ブラックボッ ry 、「結果を導いた理由を説明 ry ルネット自身に自分の内部を観察させ
> ry ルネットが他のニューラルネットに自分の内部状態を伝える方法の実装を狙っています。
→ 精神転送技術 >>275 >>279
> ry 、一種のメタラーニング ry 、異なるデータセットの分類を実行する複数のタスクを、
>1つのニューラ ry （関連ブログ）。 ry い点や赤い点が、1つのデータではなく、
>特定のタスク向けのデータセットを表 ry （図9）。 ry 。（図：アラヤのブログ）
> これらのデータセット ry 分類タスクを実行でき ry （図 10）。
>ry 、初めて見たデータでも、サポートベクトルマシンよりも効率良く分類 ry 、複数の分類タス ry 。
> ry 2種類のデータはそれぞれガウシアン（正規分布に従う確率変数）という制約
→ 思考文法関節技術
>631 yamaguti~貸 2017/09/25(月) 00:09:52.78 ID:mWACkEZG?2BP(0)
>+
>
>> >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 ( 下手すれば来年にも目鼻 )
483 : 4812016/10/04(火) 12:36:39.39 ID:AszDQOBN
>動的レンダリング自己イメージ意識人格基盤 内部外部幻影実在分身 縁リンク
>TRONCHIP 根源要素透過可視大深度再帰自律実身仮身浸透細粒度動的鏡像 JIT/DSL
:
>拡張自律スプライト 細粒度リンク 思考文法関節
埋立誤検出回避
滅亡対策 鏡像 内宇宙外宇宙
>>103 >>94-96 >>46 >>113-114
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/633#640# Kitano Robasuto
>343 オーバーテクナナシー 2017/10/17(火) 14:47:42.78 ID:3Aef+ksp
> 2人ペアのVRプレイヤーが別々のシチュエーションでありながら関連する行動を紐付け相手の作用を同時に引き起こし合
> http://shiropen.com/2017/10/16/28720
http://m.youtube.com/watch?v=JKGdQjx-_BI
VRに新たな可能性 美少女の感触を友人（♂）の肌で体感させてもらう「VR接待」の絵面が壮絶
http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1705/22/news129.html
>334 yamaguti~貸 2017/10/11(水) 01:52:52.33 ID:gs4iO9ie?2BP(0)
> >>241 http://wired.jp/2017/10/10/opencrispr/
>> 「パズルを解けば、ゲノム編集技術「CRISPR」が進化する──オンラインゲームを米大学が開発」
> http://m.youtube.com/watch?v=IGYpu4BVnhA# DoudnaHakase
>
> 上記例方向性を超応用 → 量子演算によるエネルギー源確保 ( 過去スレ )
> 同様 AL : 1. 経済型 , 2. BCI 型 ( 一例 : 睡眠活動を演算リソースの演算リソースにする ≒ 電池 )
:
> >484 : 481 2016/10/05(水) 17:22:58.19 ID:Pxo2DYci
> >有機世界動向連動 ( ry )
> >海流波形融合記憶演算 JIT ソリトン ( 波形利用計算機 事象融合 → 予知 事象操作 )
> >http://google.jp/search?q=soliton+%89%F0+OR+%88%C3%8D%86
>849 yamaguti~貸 2017/10/08(日) 02:03:05.91 ID:m6YnqXSl?2BP(0)
>> ジェフホーキンス `` 知性 = 予測能力 ''
>>哲学的な意味・科学的な意味で、想像と思考は予測することの一つ
>>> っ NN 投機実行的エミュ
>>> >>細粒度リアルタイムネットワーキングアーキテクチャは IT でなく ET に属し ry 投機実行アーキテクチャ
>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/640# Kyouzou HikikomiGensyou
>> その上での対策 ( 余地 ) = 強い AI 暴走対策 ( 内宇宙外宇宙主観客観鏡像 引込現象 )
>>149
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1508026331/395#343# Kyouzou NaiUtyuu GaiUtyuu
>>113
>> ttp://google.jp/?q=nausicaa+seimei+tiisaku+soto+utyuu+utinaru
>>>老子:道生一萬物負陰而抱陽 = マスターアルゴリズム根幹
>>114
> >宇宙もない
>> >987 : YAMAGUTIseisei 2016/09/15(木) 12:06:04.29 ID:vB9lhx3L
>>> まず天動説脱却 http://google.jp/?q=hannya+singyou+tetugaku+nyuumon エクスドラモンの勝ち
エクスドラモンの勝利
エクスドラモンの大勝利
エクスドラモンの完全勝利
エクスドラモンの圧勝
エクスドラモンの楽勝
エクスドラモンの優勝
エクスドラモンの連勝
エクスドラモンの戦勝
エクスドラモンの制勝
エクスドラモンの必勝
エクスドラモンの完勝
エクスドラモンの全勝
エクスドラモンの奇勝
エクスドラモンは強いよ
エクスドラモンは強力だよ
エクスドラモンは強大だよ
エクスドラモンは強者だよ
エクスドラモンは強烈だよ
エクスドラモンは強靭だよ
エクスドラモンは強豪だよ
エクスドラモンは強剛だよ 参考までに、未来技術というか自分で簡単にＰＣで収入を得られる方法など
⇒ 『山中のムロロモノス』 というブログで見ることができるらしいです。
グーグル等で検索⇒『山中のムロロモノス』
786Y4G3279 デジモンクロスウォーズの勝ち
デジモンクロスウォーズの勝利
デジモンクロスウォーズの大勝利
デジモンクロスウォーズの完全勝利
デジモンクロスウォーズの圧勝
デジモンクロスウォーズの楽勝
デジモンクロスウォーズの連勝
デジモンクロスウォーズの優勝
デジモンクロスウォーズの戦勝
デジモンクロスウォーズの制勝
デジモンクロスウォーズの全勝
デジモンクロスウォーズの完勝
デジモンクロスウォーズの必勝
デジモンクロスウォーズの奇勝
デジモンクロスウォーズは強いよ
デジモンクロスウォーズは強力だよ
デジモンクロスウォーズは強大だよ
デジモンクロスウォーズは強者だよ
デジモンクロスウォーズは強烈だよ
デジモンクロスウォーズは強靭だよ
デジモンクロスウォーズは強剛だよ
デジモンクロスウォーズは強豪だよ
>>152
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1515484357/725#612-616#732##643# AutoML ( Bijon )
>師デｰ ry ップロｰ ry 習済 ry 転移学 ry 数分
>642 オryｰ 2018/01/18(木) 07:25:15.33 ID:rvSTOc/G
> ・「学習にビッグデータは必要無い」 >（Google Cloud AI部門の研究開発責任者であるJia Li氏）。
>ry 、数十件程度の教師データを登録するだけで デジモンテイマーズの勝ち
デジモンテイマーズの勝利
デジモンテイマーズの大勝利
デジモンテイマーズの完全勝利
デジモンテイマーズの全勝
デジモンテイマーズの完勝
デジモンテイマーズの必勝
デジモンテイマーズの奇勝
デジモンテイマーズの連勝
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デジモンテイマーズの戦勝
デジモンテイマーズの優勝
デジモンテイマーズの圧勝
デジモンテイマーズの楽勝
デジモンテイマーズは強いよ
デジモンテイマーズは強力だよ
デジモンテイマーズは強大だよ
デジモンテイマーズは強者だよ
デジモンテイマーズは強烈だよ
デジモンテイマーズは強剛だよ
デジモンテイマーズは強豪だよ
デジモンテイマーズは強靭だよ >>1
https://i.imgur.com/0oRsME8.png
テンプレ集にあるこのグラフ古いですよ
WBAIのサイトを見たら最新版がありました ジェットモンの勝ち
ジェットモンの勝利
ジェットモンの大勝利
ジェットモンの完全勝利
ジェットモンの全勝
ジェットモンの完勝
ジェットモンの必勝
ジェットモンの奇勝
ジェットモンの連勝
ジェットモンの制勝
ジェットモンの戦勝
ジェットモンの優勝
ジェットモンの圧勝
ジェットモンの楽勝
ジェットモンは強いよ
ジェットモンは強力だよ
ジェットモンは強大だよ
ジェットモンは強者だよ
ジェットモンは強烈だよ
ジェットモンは強剛だよ
ジェットモンは強豪だよ
ジェットモンは強靭だよ >>157
古いですよは古いですよ。使えないやつだな、
古いリンクをコピペする暇があったら、最新版のアドレスを貼れよ。
と、最新版が探せなかったので、2016年12月版
NPO法人 全脳アーキテ クチャ・イニシアチブ 株式会社ドワンゴ
ドワンゴ人工知能研究 電気通信大学 大学院
情報システム学研究科 玉川大学 脳科学研究所 産総研AIRC 山川宏
知能の汎用性は 脳に学びうるか 慶應義塾大学SFC
次世代脳シンポジウム「脳科学に活かす人工知能」 2016年12月19日 16:35-18:15 内にて
https://www.slideshare.net/HiroshiYamakawa/20161219-70427221
次世代脳シンポジウム(2016年12月19日)
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ドワンゴ 人工知能研究所
世界の汎用人工知能(汎用AI)開発組織マップ
https://image.slidesharecdn.com/2016-1219-161225051927/95/20161219-22-638.jpg
著作権ポリシー
https://www.linkedin.com/legal/copyright-policy
>これらのAPマテリアルのすべてまたは一部を、その個人的かつ非商業的な使用以外の目的で
>コンピューターに格納することはできません。
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
>>161 >>152 >>155
>339 オryｰ 2018/02/07(水) 13:50:38.17 ID:Ap/iceKQ
:
> AlphaZeroの仕組みと可能性
>http://wirelesswire.jp/2018/02/63551/
>、おそらく不完全情報非ゼロ和ゲームもいい成績 ry 文字通りあらゆる「ゲーム」
>157 オryｰ 2018/02/10(土) 14:47:35.43 ID:2v967hEt
>OpenAI、文章の前後の脈絡 ry 語の意味を予測するWikipediaをベースにしたニューラ ry 「DeepType」
> http://shiropen.com/2018/02/09/32202
>ry Wikipediaの内部リンク ry 語ごとにエンティテ ry
>。例えば、動物Jaguarの ry ｰジをJaguarという単語の1つの意味と ry
> 各ページの下にあるカテゴリから、各エンティティが属するカテゴリのセット ry
>、本システムに落とし込 ry Wikidata ry
>。これらを基に、単語と文脈を関 ry ｰニングデータを生成し、関連付けを予 ry 訓練
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/384#490# JisyoBeesu
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1472305818/706# JisyoBeesu
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1475655319/939# JisyoBeesu DNC
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476925488/949#186-187# JisyoBeesu
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1459071615/945# JisyoBeesu
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481497226/255# JisyoBeesu
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1503993813/421# JisyoBeesu
>>54 >>161-162 >>152 >>155
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1488204290/517# AI-KudouKagaku SekkeiRei
>262 ：yamaguti~貸し多大：2017/09/12(火) 21:16:45.82 ID:PjvPStED?2BP(0)
:
> AlphaGo : 案外シンプルだが設計センスが良い
> という意味ではその通りだが先日のこのスレのリンク : DeepMind 発表 超強力弱い AI 原形
> ( 仮説立案検証システム構造を疑似人格システム側に振ったと思しきシステム )
http://taxi-yoshida.hatenablog.com/entry/2017/07/21/082445
>Deepmindが2本の論 ry 内容をブログ ry 。「想像し、計画するエージェント」 ry 。汎用人工知 ry 抄訳
>
> * ry 自らの中で行ったシミュ ry を解釈 ry ナミクスを把 ry 。把握 ry は必ずしも正 ry 想像を効率
> * 想像されたいくつもの道 ry 事象と適合 ry ンコーダによって強 ry 酬を無視して想像から追加情 ry
>。道筋（報酬）が高い報酬をもたらさなくとも、有用な情 ry 計画を構築するための様々な戦略を学
> * ry 、正確性とコンピューティングコストの異なるモデルを同時に学
> * ry 広範 ry 戦略策定
>
>ry 。報酬に必ずしも引っ張 ry 、強化学習の進化 ry ｰムで試行していい結
>http://deepmind.com/blog/agents-imagine-and-plan/
>http://theverge.com/2017/7/19/15998610/ai-neuroscience-machine-learning-deepmind-demis-hassabis-interview
ttp://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1501070390/139#1500384930/335#1499583677/579# BetuRonbun
>368 オryｰ 2018/02/13(火) 20:57:02.36 ID:3FFo2umW
>AlphaZeroのソースコｰ ry ホワイトボｰ
> http://japanese.engadget.com/2018/02/12/alphazero/
>AlphaZero ry 、"あらゆる数理モデル化可能な問題を
△ ↑ ( 失礼 )
○ AlphaZero = 準汎用 AI ( >>152 >>163 )
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
>>152 >>166
269 オryｰ 2018/03/24(土) 17:20:04.01 ID:C8MRV4VY
557 オryｰ 2018/03/24(土) 17:21:53.64 ID:C8MRV4VY
:
>ニューロンの削除で ry 汎化 ry
>いろんなクラスに反応するニューロンが性能を支配
> / Understanding deep learning through neuron deletion
http://deepmind.com/blog/understanding-deep-learning-through-neuron-deletion/
http://mobile.twitter.com/Hi_king/status/976496839900856320
:
↑
>>155
> >>152
> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1515484357/725#612-616#732##643# AutoML ( Bijon )
> >師デｰ ry ップロｰ ry 習済 ry 転移学 ry 数分
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504872499/100-117#(100,117)# Hannyou AI ( AL ) いろいろと役に立つPCさえあれば幸せ小金持ちになれるノウハウ
暇な人は見てみるといいかもしれません
グーグルで検索するといいかも『ネットで稼ぐ方法 モニアレフヌノ』
QVS24
>252 オryｰ 0526 1445 Q+psswvL >260 オryｰ 0526 1851 jyEqp5AO
>なんか凄いことがわかった気がする。クオリアだと思って作っているメタネットワークが、米田埋め込みに対応しそう。意識の理論とニューラルネットワークの構造は圏論で繋がるかも。
>http://mobile.twitter.com/kanair_jp/status/1000226789526941696
:
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1526967415/21# Sikou BunpouKansetu
>>108 >>145 >>46
> >381> ミウラ mruby 方式電子頭脳 VM >電子頭脳 ( 搭載人造人間 ) >有機分散化前提超細粒度並列 RT 機構
> >478>意味スレッド有機分散普遍浸透
:
> >482>オブジェクト ( 具現 スプライト = モーションオブジェクト ) リンク 有機世界
> >483>自律ネット前段基盤準シミュ ry ( ry ゲーム内タスク ⇔ 有機世界 )
> >483>URR 汎用表現系 ( 大統一リンク 準縁リンク 縁 ) → 有機浸透
:
> >486>分子融合演算アーキ ry > 有機分子消化器官 ry > 有機変換 栄養素 食物 > 有機コンバｰ
:
> >487>分子融合演 ry >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 )
> >487>シリコンベース伝統的システム上位互換有機ニューロコンピ
> >492>細粒度自動ローカル分散普遍浸透有機スレッド OS
> >494>相互乗入基盤 ( 有機生体頭脳 人格システム ネット生命体 )
> >494>大自然普遍互換 ( 認識宇宙システム 有機天然ネット 根源意味リンクネット 縁 )
:
> >500>動的自律遺伝子マシン基盤 ( TRON/PPC-SPE → 有機コンパイル )
> >502>AAP/SPE 有機コンパイル ( 自生 / 3D プ
:
> >502>電子頭脳上位互換有機生体頭脳コンパイラ ( シリコン生命体他
> >503>細粒度自動ローカル分散普遍浸透有機スレッド OS
>>117
>> TRONCHIP ry
:
> >381 > mruby 版幾何エンジンベース自律スプライト電脳空間 (
>>172-174
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/689# SW26010 TRONCHIP Taikyoku-InYou
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/497# TRONCHIP Atomikku JissinKasin
>>45
> 実身仮身 Enumerator
> シンボリックリンク ハードリンク エイリアス レプリカント OpenDoc OLE xfy iframe
> ActiveX JavaBeans リエントラント インスタンス イテレータ
>>172
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1526967415/21# Sikou BunpouKansetu
>>144
> >>99 >>105 >>107 >>109 >>112-116 >326 オー 171004 0817 uJZyi7jQ
>> サルの意識は確認できた、統合情報理論で存在を証明（下）
>
> http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/092800138/00003/?P=3
:
>>※b3b 変数名実身融合内部外部鏡像共有分散メタサーキュラ拡張 DSL ベース自然言語 DSL
>>人格部品オーバライド遍在ベクタラベル 相互乗入分散拠点 外部憑依 念度 言霊
>>145
> >>144 >327 オryｰ 171004 0844 ePcu1C1z
>> 知りたがるロボット、会話するニューラルネット
> http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/092800138/00002/?P=4# http://araya.org/archives/1971# Burogu
:
> → 精神転送技術 >275 >279
:
>>ry 、一種のメタラーニング ry
:
> → 思考文法関節技術
:
>>動的レンダリング自己イメージ意識人格基盤 内部外部幻影実在分身 縁リンク
>>TRONCHIP 根源要素透過可視大深度再帰自律実身仮身浸透細粒度動的鏡像 JIT/DSL
:
>>152-176
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/681-684# TRON SakamuraSensei
ttp://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/478-509# DensiZunou SekkeizuGaiyou
>>110 >>44-46
>>173
>>105 >>107
>>174
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504872499/138-139# Hannyou AI/AL / HTM # YuugouGijutu <-> NN TuijuuYosoku
>>146
>>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
>>>http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1508026331/774# JinkakuSisutemu Sikumi >>105-107
:
Meta
>>172-176 SikouBunpou-Kansetu TRONCHIP メタサーキュラ Suityoku
>>100 SW26010
>>178 3D ゲーム環境内疑似コマンド限定接地
>>101-102 自然言語互換疑似コマンドの理解
>456 オryｰ 180606 1246 E6+KlBvX
> 汎用人工知能（AGI）の研究は今、どこまで進んでいるのか？--WBAI 山川宏氏
>http://sbbit.jp/article/cont1/34990
> 。データが足りなくても、既存知識を柔軟に組み合わせて推論できる仕組み（技術X）が重要となる」（山川氏）
畏れ多い物言い乍ら
× 技術X
○ HPKY 方式 ( >>152- )
○ 知識
◎ 情報 ( 全脳アーキテクチャ文脈 ) 宇野壽倫（葛飾区青戸6）の告発
宇野壽倫「文句があったらいつでも俺にサリンをかけに来やがれっ!! そんな野郎は俺様がぶちのめしてやるぜっ!!
賞金をやるからいつでもかかって来いっ!! 待ってるぜっ!!」 (挑戦状)
■ 地下鉄サリン事件
オウム真理教は当時「サリン」を作ることはできなかった。
正確に言えば 「作る設備」を持っていなかった。
神区一色村の設備で作れば 全員死んでいる。「ガラクタな設備」である。
神区一色の設備を捜査したのが「警視庁」であるが さっさと「解体撤去」している。
サリンは天皇権力から与えられた。
正確に言えば オウム真理教に潜入した工作員が 「サリン」をオウムに与えた。
オウム真理教には 多数の創価学会信者と公安警察が入り込んでいた。
地下鉄サリン事件を起こせば オウムへの強制捜査が「遅れる」という策を授け「地下鉄サリン事件」を誘導したのは
天皇公安警察と創価学会である。
天皇は その体質上 大きな「事件」を欲している。
オウム科学省のトップは 日本刀で殺された「村井」という人物だ。
村井は「サリン」授受の経緯を知る人物なので 「日本刀」で殺された。
http://d.hatena.ne.jp/kouhou999/20150224
>>145 >>178 自然言語解釈
>631 yamaguti~貸 170925 0009 mWACkEZG?
△ 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 ( 下手すれば来年にも目鼻 )
○ 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 )
384 yamaguti~貸 171017 2018 VdL4NOZS?
774 yamaguti~貸 171020 1534 0nNF/MoU?
>>>>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
:
>>>>> 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 ? )
GQN
>>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 ( 目鼻 射程 ? )
http://google.jp/search?q=gqn+3d+kuukan+OR+2ch-future-tokuiten
>>46 >>173 >>152-183
Google 翻訳
これは、ファイル http://microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/e2-heart2010.pdf
の html版です。 Google
Page 1
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
2010 HEART 2010の議事に出席する
アンドリュー・パトナム
マイクロソフトリサーチ
anputnamATmicrosoft。
アーロン・スミス
マイクロソフトリサーチ
aasmithATmicrosoft。
ダグ・バーガー
マイクロソフトリサーチ
dburgerATmicrosoft。
抽象
これまでの研究では、明示的データグラフ実行（EDGE）命令セットアーキテクチャ（ISA）が電力効率の良い性能スケーリングを可能 ry
、物理コアを論理プロセッサに動的に合成するために、EDGE ISAを使用するE2という新しい動的マルチコアプロセッサ ry
、EDGE ISAがアウトオブオーダーのベクトル実行をどのように備えているか
カテゴリと主題記述子
C.1.2 [コンピュータシステムの組織]： 複数のデータストリームアーキテクチャ -- 単一命令ストリーム、複数データストリームプロセッサ（SIMD）、アレイプロセッサおよびベクトルプロセッサ、
C.1.3 [コンピュータシステムの組織]： その他のアーキテクチャスタイル -- 適応可能なアーキテクチャ、データフローアーキテ ry
一般条件 デザイン、パフォーマンス
キーワード 明示的データグラフ実行（EDGE）
1. 前書き
チップ設計者は、性能のために電力をトレードオフするために、動的電圧と周波数スケーリング（DVFS）に長く依存 ry
。しかし、 ry 最小スレッショルド電圧（Vmin）に近づくにつれて、電圧スケーリングはもはや機能しません。
電力と性能のトレードオフは、マイクロアーキテクチャまたはシステムソフトウェアのいずれかに委ねられます。
DVFSがほとんどないアーキテ ry 、設計者はシリコンリソースの使用方法を選択する必要があります。
HillとMarty [6]は、 ry 4つの方法 ry
。(1) 多くの小型、低性能、電力効率の高いコア、 (2) 大規模で電力効率の低い高性能コアはほとんどありませんが、
(3) 小コアと大コアの異種混在、 and (4) コアを結合または分割して所定のワークロードに適合させることができる動的アーキテクチャ。
ry 中でも、ry パフォーマンスとエネルギー効率の高い設計は、ダイナミックなアーキテクチャです。
Hill氏とMarty氏は、 ry 、そのようなアーキテクチャーの詳細は記述しなかった。
TFlex [9]は、
明示的データグラフ実行（EDGE）命令セットアーキテクチャ（ISA） ry 、電力効率が高く軽量のプロセッサコアをより大きくより強力なコアに組み合わせることによって、
大きなダイナミックレンジと性能を実証したアーキテ ry
TFlexは、小さなエンベデッドプロセッサと同じ性能とエネルギー効率 ry 、またはシングルスレッドアプリケーションでアウトオブオーダーのスーパースカラの高性能を提供するように動的に構成可能です。
これらの有望な結果に動機づけられ、我々は現在、 ry EDGE ISAを使用するE2という新しい動的アーキテ ry [3]。
EDGEモデルは、プログラムをアトミックに実行する命令のブロックに分割します。
ブロックは、従来のISAで行われたようにレジスタを介して通信するのではなく、プロデューサ - コンシューマ命令間の関係を明示的に符号化する一連のデータフロー命令からなる。
これらの明示的な符号化は、各命令のオペランドをプライベート・リザベーション・ステーション（オペランド・バッファと呼ばれる）にルーティングするために使用されます。
レジスタおよびメモリは、あまり頻繁でないブロック間通信を処理するためにのみ使用 ry
以前の動的アーキテクチャ[7,9]は、タスクとスレッドレベルの並列性を利用する能力を実証しましたが、データレベルの並列性を扱うには、データを独立したセットに分割し、スレッドレベルの並列性 ry
? このホワイトペーパーでは、 ry 、E2の予備ベクタユニット設計 ry 。
この論文では、スレッディングがなくてもデータレベルの並列処理を効率的に活用することに焦点を当て、E2 で準備されたベクタユニットの設計について説明します。
? 以前のイン・オーダー・ ry 。
従来のイン・オーダー・ベクトル・マシンとは異なり、E2では、ベクトルとスカラーの両方のアウト・オブ・オーダｰ ry
。 E2命令セットと実行モデルは、幅広いコードにわたって効率的なベクトル化を可能にする3つの新しい機能 ry
。第1に、静的にプログラムされた問題ウィンドウをベクトルレーンにスライスすることにより、スケーラモードよりも低いエネルギーオーバーヘッドで高度に並行したアウトオブオーダーの混合スカラーおよびベクトル演算 ry
? ry 予約ステーション ry 、ワイドフェッチをメモリに、ベクトルロードとベクトル演算との間のコピーを制限する。
第2に、静的に割り当てられたリザベーションステーションは、発行ウィンドウをベクトルレジスタファイルとして扱うことを可能にし、メモリのワイドフェッチの限界まで活かせるコピーを、ベクトルロードとベクトル演算との間で行う。
第3に、E2のアトミックブロックベースモデルは、リザベーションステーションにマップされたベクトル（およびスカラー）命令ブロックのリフレッシュを可能にし、
最初のループ反復の後にフェッチまたはデコードエネルギーオーバヘッドなしで発行する反復ベクトル演算を可能にする。
ry 、これらの最適化は、幅広いコードにわたって多くのサイズのベクトルを見つけて実行することに関連するエネルギーを削減 ry
Page 2
ALU
命令ウィンドウ 32×54b
ALU
命令ウィンドウ 32×54b
ALU
命令ウィンドウ 32 x 54b
ALU
命令ウィンドウ 32×54b
L1命令キャッシュ32 KB
L1データキャッシュ32 KB
コントロール
分岐予測器
レジスタ[0-15] 16 x 64b
レジスタ[16-31] 16 x 64b
レジスタ[32-47] 16 x 64b
レジスタ[48-63] 16 x 64b
メモリインタフェースコントローラ
ロード/ストア・キュー
オペランド・バッファ 32×64b
オペランド・バッファ 32×64b
オペランド・バッファ 32×64b
オペランド・バッファ 32×64b
オペランド・バッファ 32×64b
オペランド・バッファ 32×64b
オペランド・バッファ 32×64b
オペランド・バッファ 32×64b
レーン1 レーン2 レーン3 レーン4
コア コア コア コア コア コア コア コア コア コア コア コア コア コア コア コア L2 L2 L2 L2
コア コア コア コア コア コア コア コア コア コア コア コア コア コア コア コア L2 L2 L2 L2
図1： E2 ry ブロック図
ベクタモードでは、各コアは4つの独立したベクタレーンで構成され、それぞれが32命令ウィンドウ、2つの64ビットオペランドバッファ、整数および浮動小数点演算のALU、16レジスタ ry
スカラーモードでは、レーン3および4のALUはパワーダウンされ、命令ウィンドウ、オペランドバッファおよびレジスタは他の2つのレーンで使用可
2. E2アーキテクチャ
E2は、オンチップネットワークで接続された低電力、高性能、分散処理コアで構成されたタイル型アーキテ ry
シンプルさ、スケーラビリティ、フォールトトレランス ry
。図1は、32コアを含むE2プロセッサの基本アーキテクチャと、1つの物理コアの内部構造のブロック図 ry
。 コアにはNレーンが含ま ry （このペーパーでは4つ選択します）。各レーンは64ビットALUと命令ウィンドウ、オペランドバッファ、レジスタファイルの1つのバンク ry
? 、およびファイングレインSIMD実行 ry 。
ALUは、整数および浮動小数点演算、および細粒度 SIMD 実行（サイクルごとに8つの8ビット、4つの16ビット、または2つの32ビット整数演算、または1サイクルあたり2つの単精度浮動小数点演算） ry
。ウィンドウをレーンに分割するこの革新により、ハードウェアの複雑さはほとんどなく高いベクトルスループット ry
? ry 制限します。
E2のEDGE ISAは、ブロックを実行サブシステムにマップするハードウェアを簡略化し、ブロックの実行が完了したことを検出するために、ブロックをいくつかの方法で制限 ( 定義 ) します。
ブロックは可変サイズであり、4から128の命令を含み、多くとも32のロードおよびストアを実行 ry
。ハードウェアは、プログラムをデータフロー命令のブロックに分割し、シーケンシャルメモリセマンティクス[12]を実行するためのロードおよびストア識別子を割り当てるために、コンパイラに依存しています。
ry 、コンパイラは、述語を使用して、有用な命令で満たされた大きなブロックを形成します。
コミットを単純化するために、アーキテクチャはコンパイラに依存して、すべてのブロックから単一の分岐が生成され、レジスタの書き込みと使用されるストア識別子のセットをエンコードします。
E2コアは、スカラーモードとベクトルモードの2つの実行モード ry
? ry 他の命令にオペランドを送信でき、 ry ALUのうち2つを除くすべての命令がオフ ry 。
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。
? ry 、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オペランドのみを送信できます。
ベクタモードでは、 N個全ての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。
モードは、ブロックヘッダのビットからブロックごとに決定されます。
これにより、各コアは、ブロックごとに異なるアプリケーションフェーズに迅速に適応 ry
2.1 コアの作成
? ry 、コアを構成して分解することによって、 ry 。
E2と他のプロセッサを区別する重要な特性の1つは、コアの構成と分解によって、特定の作業負荷に対してアーキテクチャを動的に適応させることです。
設計時にコアのサイズと数を固定するのではなく、実行時に1つ以上の物理コアを結合して、より大きな、より強力な論理コアを形成 ry
? 、ワークロードのシリアル部分 ry 。
たとえば、すべての物理コアを積極的なスーパースカラのように機能する1つの大きな論理プロセッサにまとめることで、処理内容の直列部分を処理できます。
また、十分なスレッドレベルの並列 ry 、同じ大きな論理プロセッサを分割して、各物理プロセッサが独立して動作し、独立したスレッドから命令ブロックを ry
? コアをまとめてコアを合成し、分割するコアを分解コアと呼びます。
コアをマージしまとめる事をコア合成 ( 融合 構成 形成 ) と、コアを分割する事をコア分解 ( 分割 分離 ) と呼びます。
論理コアは、物理コア間のレジスタおよびメモリへのアクセスをインターリーブして、論理コアに、合成されたすべての物理コアの結合された計算リソースを与えます。
たとえば、2つの物理コアで構成される論理コアは、アドレスの追加ビットを使用して2つの物理キャッシュ間で選択し、L1キャッシュ容量を効果的に2倍にします。
? 、追加のレジスタファイル容量に電力が供給され、 ry 。
レジスタファイルも同様にインターリーブされますが、64個のレジスタだけがISAによってサポートされているため、追加のレジスタファイル分の電源は遮断され、消費電力が削減されます。
各命令ブロックは、単一の物理プロセッサにマッピング ry 。
Page 3
構成時に、アーキテクチャは投機的命令ブロックを実行するために追加のコアを使用します。
? 非推測ブロック非投機ブロックがコミットすると、 ry 。
非投機ブロックがコミットすると、コミット信号が出口分岐アドレスと共に論理プロセッサ内の他のすべてのコアに送信されます。
正しいパス上の投機的ブロックは実行を継続し、非取得パス上のブロックは押しつぶされる。
ry 詳細 ry 2.2.1 ry
? ry 、構成を変更するオーバーヘッドが、 ry 向上によって上回る ry 。
コア構成は、構成を変更するオーバーヘッドを、より効率的な構成のパフォーマンス向上が上回る場合にのみ実行されます。
合成は常にブロック境界で行われ、ランタイムシステムによって開始されます。
構成が有益なシナリオの数を増やすために、E2はコアを構成する2つの異なる方法を提供し、それぞれがオーバーヘッドと効率のトレードオフを提供します。
フルコンポジションは、論理コア内の物理コアの数を変更し、レジスタファイルとキャッシュのマッピングを変更します。
ダーティなキャッシュ・ラインは、遅延してメイン・メモリに書 ry
。論理レジスタとキャッシュの位置は、物理コア全体に均等に分散されます。
? ry 、より大きな論理キャッシュ（すべての物理コアのキャッシュ容量の合計）につながります。
キャッシュラインは、単純なハッシュ関数を介してマッピングされ、より大きな論理キャッシュ（すべての物理コアのキャッシュ容量の合計）になります。
クイックコンポジションは、追加のコアを論理プロセッサに追加しますが、同じL1データキャッシュとレジスタのマッピングを保持し、ダーティキャッシュラインをメインメモリに書き出しません。
? ry 、論理プロセッサは完全なコンポジションで可能なよりも小さなデータキャッシュになりますが、 ry 。
これにより、論理プロセッサのデータキャッシュはフルコンポジションで可能な大きさよりも小さくなりますが、作成した後もキャッシュに既に存在するデータへのアクセスが確実に行われます。
? ry 、実行ユニットを追加すると有効ですが、キャッシュを再構成するオーバーヘッドがより大きい、より効率的なキャッシュ構成の節約よりも大きい場合に、短期間のアクティビティバーストに最も役立ちます。
クイックコンポジションは、実行ユニット追加が優位性を齎す短期間バーストアクティビティに最も役立ちますが、それはキャッシュを再構成するオーバーヘッドの節約が、キャッシュのより効率的な構成時を上回る場合にです。
? ry 電力を節約するように電力を供給します。
分解は、論理プロセッサから物理コアを削除し、除去されたコアへの電力供給は電力を節約する形で行われます。
実行は残りの物理コアで継続されます。
分解するには、論理プロセッサから落とされる各キャッシュのダーティラインをフラッシュし、キャッシュマッピングを更新する必要があります。
? ry が追い出されたときにのみ書き戻されます。
残りのコアのダーティー・キャッシュ・ラインは、キャッシュ・ラインが追出される時点でのみライトバックされます。
2.2 投機
? スペキュレーションは、シリアルワークロードで優れ ry 。
投機は、直列処理で優れたパフォーマンス ry
? ry 推測を積極 ry 。
E2は、 ry 投機を積極 ry
? ry 推測する。
結合述語分岐予測子[5]は、2つのレベルで投機する。
? ry 予測します。
まず、ブロック間の推測のために各ブロックの分岐出口アドレスを投機的予測します。
第2に、述語値を予測することによって、ブロック内の制御フロー経路を予測する。
2.2.1 ブロック間の推測
分岐出口アドレスを予測することにより、現在のブロックが完了する前に命令ブロックをフェッチして実行 ry
? ry 、非推論としてマークされ、 ry 。
最も古い命令ブロックは、非投機としてマークされ、分岐出口アドレスを予測する。
このアドレスはフェッチされ、命令ウィンドウ内に使用可能なスペースがある場合、論理プロセッサ内の別の物理コアまたは同じ物理コア上で実行を開始します。
実行された分岐アドレスは、ブロックが完了する前に解決されることがよくあります。
? ry 、取られたアドレスを ry 。
この場合、非投機ブロックは、得られたアドレスを論理プロセッサ内の他のコアに通知する。
最も古い命令ブロックは、非投機的ブロックになる。
? 正しく推測 ry 。
正しく投機されなかったブロックは押しつぶされます。
? ry 取られた分岐信号 ry 。
この得られた分岐信号は、コミット信号とは異なる。
? 取られたブランチは、 ry 推測を続行し、 ry 。
得られたブランチは、次のブロックが投機を続行し、新しい命令ブロックのフェッチ ry 可能にする。
しかし、レジスタ値とメモリ値は、コミット信号の後まで有効ではありません。
コンポーネント パラメータ 領域（mm2） ％領域
命令ウィンドウ 32x54b 0.08 2％
分岐予測器 0.12 3％
オペランドバッファ 32x64b 0.19 5％
ALU 4 SIMD、Int + FP 0.77 20％
レジスタファイル 64 x 64b 0.08 2％
ロード・ストア・キュー 0.19 5％
L1 Iキャッシュ 32kB 1.08 28％
L1 Dキャッシュ 32kB 1.08 28％
コントロール 0.19 5％
コア 3.87 100％
L2キャッシュ 4MB 100
表1： E2コアのコンポーネント、設計パラメータ、および領域
? ブロック内の推測
2.2.2 ブロック内での投機
ry 3つのタイプ ry
? 述語推測は、 ry 。
述語投機は、述語の値を予測するために結合述語分岐予測子を使用する。
? 投機的ブロックが投機的ブロックによって変更される可能性のあるL1キャッシュから ry 。
軽投機的なブロックが投機的ブロックによって変更される可能性のあるL1キャッシュから値をロードするとき、投機的ブロック内でメモリ投機が発生する。
? ry ・スペキュレーションが発生 ry 。
ロード・ストア・キュー（LSQ）によって、ロード・ストア識別子の低いストアが実行される前にロード ry 、ロード投機が発生します。
? ry 、誤った推測は、 ry 。
3つすべての場合において、誤った投機は、命令ブロック全体の再実行を必要とする。
これは比較的軽量であり、すべてのオペランドバッファ内の有効ビットを無効にし、ゼロオペランド命令を再ロードするだけでよい。
? 2.3 ry と頻度
2.3 面積と周波数
ChipEstimate InCyte [4]と業界平均の65nmプ ry 、E2プロセッサのエリアモデルを開発 ry
。設計パラメータとコンポーネント領域を表1 ry 。 >>194
各E2コアにはL1キャッシュを含む3.87 mm2 ry
? InCyteのバージョンでは、頻度の見積り ry 。
InCyteの我々のバージョンでは、周波数見積りは利用できません。
しかし、マイクロアーキテクチャは、大規模でグローバルな構造を持たず、チップ全体にわたる分散制御 ry
。このため、E2は65nmで600?1000MHzの標準ARMマルチコア ry と同等の周波数 ry 期待 ry [2]。
3. 実行パイプライン
E2の実行は、命令フェッチ、実行、コミットの3つの主要段階 ry
、最初にスカラーモードで動作するときの各ステージの動作について説明し、次 ry ベクトルモードの違い ry
3.1 フェッチ
E2と従来のアーキテクチャとの主な違いの1つは、E2が単一命令を連続的にフェッチするのではなく、一度に多くの命令をフェッ ry 。
Page 4
? 命令最大128命令のブロック ry 一度にフェッチ ry 。
総合計128以内の命令を持つブロックがL1命令キャッシュから一度にフェッチされ、命令ウィンドウにロードされます。
命令は、ブロックコミット（または、ry 3.3.1 ry 、おそらく長くなる）まで、ウィンドウに常駐しています。
物理コアは、同時に1つの128命令ブロック、2つの64命令ブロック、または4つの32命令ブロックをウィンドウ内でサポートします。
命令ブロックは、ブロック内の命令数、特殊ブロック動作用のフラグ、およびブロックによって書き込まれたグローバルレジスタを符号化するビットベクトルおよび使用されるストア識別子を含む128ビットブロックヘッダから始まる。
命令は32ビット幅であり、一般に少なくとも4つのフィールドを含む：
? ry 数とともに実行する命令。
* オペコード[9ビット]： 受け取る入力オペランドの数付きで実行する命令。
* 述語[2ビット]： 命令が述語ビットで待機する必要があるかどうか、およびそのビットがtrueまたはfalseの場合に実行するか ry
* ターゲット1 [9ビット]： 命令の結果のコンシューマの識別子。コンシューマがレジスタの場合、このフィールドはレジスタ番号です。
コンシューマが別の命令である場合、このフィールドにはコンシューマの命令番号（オペランドバッファへのインデックス ry ）と、結果がオペランド0、オペランド1、または述語として使用されるかどうかが含まれます。
? ry 即時[9ビット]： ry 即時命令 ry 。
* ターゲット2 /即値[9ビット]： 2番目の命令ターゲット、または即値命令の定数値のいずれか。
命令ウィンドウは4つの等しいバンクに分割され、各バンクは1サイクルにつき2つの命令をロードする。
定数生成命令などの入力オペランドを必要としない命令は、命令番号をレディキューにプッシュ ry 直ちに実行 ry スケジューリング ry 。
3.2 実行する
ry 、レディキュー ry 番号を読 ry 開始 ry
。オペランド、オペコード、および命令ターゲットフィールドは、ALU、レジスタファイル（読み出し命令用）、またはロードストアキュー（ ロｰ ry ア用）のいずれかに転送されます。
? 、結果が（もしあれば）適切
ターゲットフィールドは、結果（もしあれば）を適切なオペランドバッファ（または書き込みの場合はレジスタファイル）に戻すために使用されます。
? 結果がオペランドバッファに転送されると、 ry 。
結果がオペランドバッファに戻されると、ターゲットとなる命令がチェックされ、どの入力が必要であり、どのオペランドが既に到着しているかがわかります。
命令のすべてのオペランドが到着した場合、命令番号がレディキューに ry
。ブロックが完了するまで、 ry 継続 ry
。 他のEDGEやデータ・フロー・アーキテクチャーと同様に、メモリー操作が命令型言語 ry 順序 ry 確実に従うように、ロードとストアに特別な処理が必要です。
? ry 方法を使用します。 ry 。
E2は[10]で説明した方法を使用し、コンパイラはシーケンシャルメモリセマンティクスを実施するためにマイクロアーキテクチャが使用するプログラム順序を示すシーケンス識別子で各メモリ操作をエンコードします。
? プレディケートのためにブロック内のすべての命令が ry 。
予測のためにブロック内のすべての命令が必ず実行されるわけではないため、 ry ブロックの完了を検出する必要 ry
? ry （1）唯一の分岐 ry 。
ブロックは、（1）一つ ( 又唯一 ) の分岐が実行されたとき、および（2）外部状態を変更するすべての命令（レジスタ書き込みおよびストア）が実行されたときに完了したとみなされる。
? ry criteria（2）が満たされた ry 。
コンパイラはレジスタの書き込みとストア識別子を命令ブロックヘッダにエンコードし、マイクロアーキテクチャが上記（2）の判定が満たされたときを識別できるようにします。
3.3 コミット
実行中、命令はアーキテクチャ状態を変更しません。
代わりに、すべての変更がバッファリングされ、ブロック完了時に一緒にコミットされます。
? ry 最も低いシーケンス識別子 ry 。
コアがコミット・フェーズに入ると、レジスタ・ファイルはすべてのレジスタ書き込みで更新され、ロード・ストア・キュー内のすべてのストアは、最小のシーケンス識別子で始まるL1キャッシュに送信されます。
すべてのレジスタ書き込みおよびストアがコミットされると、コアは同じ論理プロセッサ内の他のすべてのコアにコミット信号を送信します。
3.3.1 リフレッシュ
リフレッシュと呼ばれる重要なコミット最適化の1つは、命令ブロックが自身に分岐するときに発生します。
命令をL1命令キャッシュから再びロードするのではなく、命令をそのまま残し、オペランド・バッファおよびロード・ストア・キュー内の有効ビットのみをクリアする。
これにより、命令フェッチフェーズを完全にバイパス ry
? ry 実行されるたびに再生成されないようにする ry 。
定数を生成する命令は、オペランドバッファの値をリフレッシュ後も有効なままにしておき、命令ブロックが実行されるたびに再生成される事がないようにすることもできます。
要素サイズ 最小値（1 ALU） 最大値（4 ALU）
8ビット 8 32
16ビット 4 16
32ビット 2（1つのシングルfp） 8（4つのシングルfp）
64ビット 1
表2： サポートされているベクトル演算
3.4 ベクトルモード
ry 、各プロセッサコアをN個（このペーパーでは4つ）の独立したベクトルレーンに分割します。
ry 、命令は同じベクタ・レーン内の他の命令のみをターゲットにすることができ、オペランド・バッファとALU間にフル・クロス・バーを必要としません。
各レーンは、32エントリ命令ウィンドウ、2つの64ビットオペランドバッファ、16レジスタ、および1つのALUで構成 ry
。 E2は、64ビット、128ビット（256ビットにパディングされた）、および256ビット幅のベクトルに対するベクトル演算 ry
。各ALUは、8つの8ビット、4つの16ビット、または2つの32ビット・ベクタ・オペレーション ry
? ry 1コアあたり最大32 ry 。
4つのALUにより、E2は1コア1サイクルあたり最大32のベクトル演算 ry
。 64ビット・ベクタ・オペレーションは単一のALUを使用し、128ビット・オペレーションと256ビット・ベクタ・オペレーションは4つのALUすべて ry
。表2に、各ベクトル長とデータ要素サイズでサポートされる並列ベクトル演算の数 ry 。 >>199
ベクトル命令を含む命令ブロックは、各ベクトルレーンの命令ウィンドウのサイズである32命令に制限される。
レーン1で発行されるベクトル命令は、他の3つのレーンで自動的に発行され、スカラー命令は常にレーン1に割り当てられます。
? ry 形成するために別名が付けられます。
ベクタモードでは、64個の64ビット物理レジスタ（R0R63）に16個の256ビットベクタレジスタ（V0V15）を形成するためにエイリアスされます。
物理レジスタファイルを4つのバンクに分割して、ベクトルの単一サイクルアクセス ry
? 3.4.ベクトル ry
3.4.1 ベクトルモードでのメモリアクセス
E2コアは、256ビットのチャンクで動作し、中小長のベクトルでデータレベルの並列処理を効率 ry
? より大きなベクトルでの操作は、効率的なリフレッシュモードを使用して命令フェッチと定数の生成（セクション3.3）をバイパスするループ内の複数の命令ブロックを使用して実行されます。
ループ内の複数の命令ブロックでのより大きなベクトル操作に於ては、効率的なリフレッシュモードを使用する事で命令フェッチと定数の生成がバイパスされます（セクション3.3）。
Page 5
複数の命令ブロック間で大きなベクトルを分割すると、同じベクトルの隣接するチャンクのロード間に遅延が発生する可能性 ry 。 ry 。
この遅延を軽減するために、E2はメモリインタフェースコントローラ（MIC）と呼ばれる特殊なユニット ry
。 MICはL1データキャッシュの制御を引き継ぎ、キャッシュの一部をプリフェッチストリームバッファに変更します[8,11]。
ストリームバッファは、次のベクトルロードのアドレスを予測し、そのデータをキャッシュに早期に持ち込む。
これにより、後続の命令ブロックのベクタロードが常にL1キャッシュにヒット ry
? ry 従来のキャッシュとして動作 ry 。
ベクトルおよびスカラー演算は命令ブロックで混合されるので、キャッシュの一部は依然として従来型キャッシュとして動作する必要があります。
? ry 半減させますか？ それらの方法をスト??リームバッファ用のメモリに変換する。
キャッシュのサイズを半分にするのではなく、キャッシュのセットアソシアティビティを半減させますか？ つまりそれらのウェイをストリームバッファ用のメモリに転換する。
ベクタロード時に、キャッシュはストリームバッファをチェックします。
スカラのロードとストアでは、チェックするセットの数は少なくなりますが、キャッシュは同じ方法でキャッシュをチェックします。
? ry 、ブロックコミットまでストリームバッファにバッファされ、その時点 ry 。
ベクタストア命令は、ストリームバッファにバッファされ、ブロックコミット時点でメインメモリに直接書き込まれます。
4. 例：RGBからYへの変換
このセクションでは、E2でプログラムをベクトル化 ry 例 ry 。
図2は、カラー画像をグレースケールに変換するために一般的に使用されるRGBからYへの輝度変換のためのCコードおよび対応するベクトル化されたアセンブリを示す。
1 // numVectors > 0
2 // y = r * .299 + g * .587 + b * .114;
3 void rgb2y(int numVectors,
4 __vector float *r, __vector float *g,
5 __vector float *b, __vector float *y)
6 {
7 __vector float yr = { 0.299f, 0.299f,
8 0.299f, 0.299f };
9 __vector float yg = { 0.587f, 0.587f,
10 0.587f, 0.587f } ;
11 __vector float yb = { 0.114f, 0.114f,
12 0.114f, 0.114f };
13
14 for (int i = 0; i < numVectors; i++)
15 y[i] = r[i] * yr + g[i] * yg + b[i] * yb;
16 }
17
18 _rgb2y:
19 read t30, r3 // numVectors
20 read t20, r4 // next rのアドレス
21 read t21, r5 // 次のgのアドレス
22 read t22, r6 // 次のアドレスb
23 read t32, r7 // yのアドレス
24 read t31, r8 // i
25 read t1, v0 // vector yr
26 read t3, v1 // ベクトルyg
27 read t5, v2 // vector yb
28
29 // RGBからYへの変換
30 vl t0, t20 [0] // ベクトルロード
31 vl t2, t21 [1]
32 vl t4, t22 [2]
33 vfmul t6, t0, t1 // ? ベクトルfp mul ベクトル 乗算 fp
34 vfmul t7, t2, t3
35 vfmul t8, t4, t5
36 vfadd t9, t6, t7 // ? ベクトルfp add ベクトル 加算 fp
37 vfadd t10, t8, t9
38
39 // 結果をYに格納する
40 multi t40, t31, #32
41 add t41, t32, t40
42 vs 0(t41), t10 [3] // ベクトルストア
43
44 // ループテスト
45 tlt t14, t31, t30
46 ret_t<t14>
47 br_f<t14> rgb2y
48 addi r8, t31, #1
49 addi r4, t20, #32
50 addi r5, t21, #32
51 addi r6, t22, #32
図2： ベクトル化されたRGBからYへの輝度変換のためのC ry およびE2アセンブリリスト。
? ry 三重線を有する。
画像の各ピクセルは、赤、緑、および青の色成分に対応する三重要素を有する。
輝度（Y）は、各RGB値に定数を掛け、3つの結果を合計 ry
? ry 、並行して並列化することができます。
このプログラムは、各変換が独立しているため、並行して複数の変換を実行するために、並列化することができます。
4.1 Cソース
? ry 、これらのベクトルへのポインタ、 ry Yへのポインタ、変換するベクトルの数 ry 。
各RGBコンポーネントはベクトルで表され、これらの三つのベクトルへのポインタ、事前に割り当てられた結果ベクトルYへのポインタ、そして変換するベクトルの数が引数として関数に渡されます（行4-5）。 >>203
変換の定数もベクトルに格納されます（7-12行目）。
各ベクトルは256ビット幅で、個々のデータ要素は32ビット単精度浮動小数点型なので64ビットにパディングされます。
変換は単純なforループを使用して行われます（1416行目）。
? この例 ry 、ループを展開してブロックを埋めるわけではありません。
例を単純化するために、ループ展開でブロックを埋める事を避けます。
4.2 アセンブリ
アセンブリリストは、1851 ry 。 >>203-204 >>203 >>204
? ry 、新しいブロックはすべてのラベル（ライン18）で開始されます。
命令はコンパイラ（この例では1つのブロック）によってブロックにグループ化され、全てのラベルは新しいブロックの先頭を意味します（ライン18）。
ry 、ブロックをアトミックにフェッチ、実行、およびコミットします。
慣習的には、スカラーレジスタを表すためにRn、ベクトルレジスタを表すVn、テンポラリオペランドを表すTn ry
? ry 、すべてのブロックで参照できるグローバル状態の一部です。
スカラーレジスタとベクタレジスタは、全てのブロックでグローバルステートとして参照できる構成要素です。
? ただし、一時的なオペランドは、 ry 表示されます。
但し、テンポラリオペランドは、定義されたブロック内でのみ参照可能です。
? ry 19行目???卸行目 ry 。
グローバルレジスタファイルから読み取ることができる命令は、レジスタREAD命令（19行目 - 27行目）のみです。
ただし、ほとんどの命令はグローバルレジスタファイルに書き込むことができます。
ベクトル命令は 'v'で始まります（行30-37と42）。 >>204 >>203-204 >>203
すべてのロード命令とストア命令には、ロード・ストア識別子が割り当てられ、シーケンシャル・メモリ・セマンティクスが確実に行なわれます（3032行目と42行目）。
? これは、割り当てられた負荷ID0は、ID1のストアの前に ry 。
ここで割り当てられた処理ID0は、ID1のストアの前に完了する必要があります。
? ry 見ることができない。
ほとんどの命令は述語になり得、述語は定義されたブロック内でしか参照できない。
述語命令は、述語命令に符号化された極性と比較される真または偽を表すオペランドを取る（_tおよび_fで示される）。
45行目のテスト命令は、受信命令（行4647）が自身の符号化された述語と比較する述語を作成する。
一致する述部を持つ命令だけが実行されます。
Page 6
ブロックは最大で128個のスカラ命令に制限されています。
ベクトル命令を使用する場合、ブロックは合計32個のスカラ命令とベクトル命令に制限されます。
? には27種類 ry 。
ブロック_rgb2yには計 27 個のスカラー命令とベクトル命令が混在しています。
サイクル 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617
FETCH IF IF IF IF
READ R R R R R
READ R R R R
MEM L L L S
EX A A A M M M M M M M M M A A B
EX M A T M M M M M M M M M A A A
EX M M M M M M M M M A A
EX M M M M M M M M M A A
図3： 図2の1つの可能なスケジュール。
? 4.3 指導スケジュール
4.3 命令スケジュール
図3は、図2の例の1つの可能なスケジュｰ ry 。 >>207
我々は、3サイクルの32ビット浮動小数点乗算を仮定し、すべてのロードがL1キャッシュでヒットし、3サイクルが必要となる。
ry 1サイクルにつき8命令をフェッチ ry 、27命令ブロック ry 4サイクル ry
。サイクル1では、8つのレジスタ読み出し命令がフェッチされ、これらの命令は依存性がないので、次のサイクルですべて実行 ry
? すべてのグローバル・レジスタを読み出すために5サイクルを必要とする1サイクルにつき2回のレジスタ・リードが実行できます。
1サイクルに付き 2 つのレジスタの読出しが実行でき 5 サイクルですべてのグローバル・レジスタを読出せます。
サイクル2では、レジスタR4（20行目）とR8（24行目）が読み出され、ベクタロード（30行目）、即値乗算（40行目）、および即値（48行目）命令に送られます。 >>203-204 >>203 >>204
これらの命令はそれぞれ1つのオペランドで待機しているため、すべて準備ができてサイクル3で実行を開始します。
サイクル17でブロックがコミットする準備ができるまで、ry 継続
5. 結論
? ry 、E2アーキテクチャについて説明しましたか？ 高性能な電力を効率的に達成するために設計されたExplicit Data Graph Execution（EDGE）ISAを利用した新しい動的マルチコア。
この論文では、E2アーキテクチャ -- 演算性能が高く電力を効率的に達成するために設計されたExplicit Data Graph Execution（EDGE）ISAを利用した新しい動的マルチコアに付いて説明しました。
EDGEアーキテクチャとして、E2はデータフローの実行と攻撃的な投機によって命令レベルの並列 ry
、ベクトルとSIMDのサポートによって、データ・レベルの並列 ry 説明 ry
。このベクトルのサポートにはスカラー命令が散在しているため、E2は従来のベクトルプロセッサよりも柔軟性があり、従来のスカラーアーキテクチャよりも優れています。
? ry 、SystemCとMicrosoft Phoenixソフトウェアの最適化と分析フレームワークで新しいコンパイラバックエンドを使用してE2用の ry 。
我々は、最適化と分析のフレームワークであるMicrosoft Phoenixソフトウェア付きの新しいコンパイラバックエンドと SystemC とを使用して E2用のアーキテクチャシミュレータを開発しました[1]。
? 、産業強度コンパイラ ry 。
ry 、我々の産業強度コンパイラと組み合わせることで、アーキテクチャの詳細な調査と評価を実行できるサイクル精度の高いFPGA実装を開発中です。
? ry 先行しています。
多くの課題が待受けています。
アクセラレータとして説得するためには、GPUや専用ベクトルプロセッサなどの特殊なアクセラレータよりも優れた性能、電力効率、プログラマビリティ ry
。 E2は汎用プロセッサとしても優れている可能性 ry 。その場合、新しいISAへの移行を正当化するために、現在の静的マルチコア・アーキテクチャに比べて十分な電力/性能 ry
。 E2のパフォーマンスと電力効率は、コアを動的に構成および分解する能力を基盤としているため、動的構成を管理するための正しいポリシーとメカニズムには慎重な検討 ry
? ry プログラマーが基盤となるハードウェアについて推論 ry 。
理想的には、コンポジションに関するすべての決定をランタイムシス ry 、プログラマがこのハードウェアの根本に付いて推論することを完全に免れます。
最後に、組み込みデバイスからデータセンターまで、E2のパワーとパフォーマンスのトレードオフの能力が役立つさまざまなアプリケーションドメインがあります。
今後数か月 ry 電力性能 ry 調査
6. 参考文献
[1] Microsoft Phoenix。
http://research.microsoft.com/phoenix/
[2] ARM。 Cortex-A9 MPCoreテクニカルリファレンスマニュアル、2009年11月
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? [8] ry 小さな完全連想キャッシュ ry 。
[8] NP Jouppi。 小さなフルアソシエイティブキャッシュとプリフェッチ・バッファを追加することで、ダイレクト・マップ・キャッシュのパフォーマンスを向上させます。 SIGARCH Computer Architecture News、18（3a）、1990を参照されたい。
? [9] ry マイクロシンポジウム ry 。
[9] C.Kim、S.Sethumadhavan、D.Gulati、D.Burger、M.Govindan、N.Ranganathan、およびS.Keckler。 構成可能な軽量プロセッサ。.第40回IEEE / ACMマイクロアーキテクチャ国際シンポジウム議事録、2007年。
[10] S. Sethumadhavan、F. Roesner、JS Emer、D. Burger、およびSW Keckler。 遅延バインディング：順序なしロード・ストア・キューを使用可能にします。 2007.第34回国際コンピュータシンポジウム講演予稿集、347357頁、ニューヨーク、 NY 、米国、2007年。 ACM。
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[12] A.スミス。 明示的なデータグラフのコンパイル。 博士論文、テキサス大学、オースティン、2009年。
>>184-211
http://theregister.co.uk/2018/06/18/microsoft_e2_edge_windows_10/
http://gigazine.net/news/20180620-microsoft-e2/
http://web.archive.org/web/20110119204947/research.microsoft.com:80/en-us/projects/e2/
>478 山口青星 160930 1929 /EmvfkU+
:
> 意味スレッド有機分散普遍浸透
>479 478 160930 1931 /EmvfkU+
:
>> マルチ PC 的スーパスカラ マルチ PC 的順序外実行
>>>>>>>01> ↓
>>>01> フェイルレストランザクション ( 普遍浸透有機スレッド Aperios BeOS PalmOS6 DfBSD )
>>>>>>>01> ↓
>>>>>01> フェイルレストランザクションベース細粒度分散 VM
>>>>>>01>
>>>>>>01>
>>v1> メインメモリ細粒度ページ ( キャッシュライン投影 ) ※1
>>v1> ↓
>>>>>>>>>01> 細粒度ページ単位普遍マルチスレッド ( 完全掌握 ) ※2
>>v1> ↓
>>>>>>>>>01> 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
>>v1> ↓
>>>>>>>>>01> 透過可視マルチプロセッサベース論理物理ユニプロセッサ ( 256KB-SPE 込 ) ※4
>>v1>
>>v1> ↓↑ ( VM 策 ↑ / ↓ 環境策 1 )
>>v1>
:
>>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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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
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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
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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
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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
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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
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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)
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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
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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
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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
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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
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