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ポストムーア時代に向けた高効率クラウドベースの機械学習システムアーキテクチャとソフトウェアの研究

Googleが開発したオープンソースの機械学習ライ ブラリTensorFlowは、年に公開されてから、機械学習の「民主化」を 推し進める原動力となってきた。佐藤氏は、Google内のエンジニアと社外の 機械学習エンジニアへの橋渡しをされている。学習済みモデルの API. 「Dell Technologies World 」では、新しいオールフラッシュアレイ「PowerMax」やIsilonのパブリッククラウドサービスなど多数の新発表が行われた。. 出展者: ニュータニックス・ジャパン合同会社. (12) ハードウェア指向アルゴリズム: ハードウェアソーター、深層学習の軽量化技術 (13) ポストムーア時代に向けたアーキテクチャ技術 (1) Introduction of Custom Computing: Architecture, Moore&39;s ポストムーア時代に向けた高効率クラウドベースの機械学習システムアーキテクチャとソフトウェアの研究 law, ポストムーア時代に向けた高効率クラウドベースの機械学習システムアーキテクチャとソフトウェアの研究 Pollack&39;s law. 天野研究室では、ポストムーア時代の新しいコンピュータアーキテクチャを研究しています。 シミュレーションだけでなく、実際にLSIチップやボードを作成して、システムを構築して検証するのが特徴です。. インテルのポストムーアアプローチ ポストムーアと公言はしないにせよ、ムーアの法則を牽引したインテル自身も次世代のアーキテクチャの研究.

第5回:人工知能時代のコンピューティング基盤 日時: 年11月27日(火) 10:00~16:45 会場: 学術総合センター内 一橋大学一橋講堂中会議室2-4一体(本会場) 受付開始:9:30~ 大阪大学中之島センター7f ポストムーア時代に向けた高効率クラウドベースの機械学習システムアーキテクチャとソフトウェアの研究 講義室702(遠隔会場) 受付開始:9:30~ 東北大学電気通信研究所 本館1階 オープン. 研究代表者:工藤 知宏, 研究期間 (年度):–, 研究種目:基盤研究(b), 応募区分:一般, 研究分野:計算機システム. クラウドは目的地ではなく経験です。オープンかつコンポーザブルで、ハイブリッドクラウドやエッジ及びクラウド環境内で起こり得る課題を解決できるクラウドエクスペリエンスを求めている企業のため、HPE Pointnext のエキスパートが最新のインフラストラクチャへの変革を支援します。.

年3月、RISC-V Internationalは、特定の国、会社、政府、または事件や状況に基づかない組織を作るためにスイスで設立されました。 この動きは、今後50年以上にわたってRISC-Vにコミュニティが投資していることを反映しています。キャリスタ レドモンドは、RISC-V InternationalのCEOであり、RISC-Vの. インテルのポストムーアアプローチ ポストムーアと公言はしないにせよ、ムーアの法則を牽引したインテル自身も次世代のアーキテクチャの研究. 情報工学とは情報の力を工学的に利用するための分野です。 コンピュータ科学、メディア工学、 通信工学を「情報」の観点から融合的に扱う工学分野で、情報工学科では情報の発生、獲得、伝達、蓄積、処理、 表示などにわたる学術の発展と人材の育成を通じて、社会に貢献することを目指し. 「データ分析のニーズをうけHPCはエンタープライズ領域へ - ポストムーア時代に向けた高効率クラウドベースの機械学習システムアーキテクチャとソフトウェアの研究 JLUG レポート」 年10月18日に開催された「Japan Lustre Users Group (JLUG) 」レポート. はじめに 私が機械学習の研究を始めたのは 年でした。各家庭にブロードバンドが普及し始めたインターネットの黎明期です。そのブルーオーシャンを一気に手中に収めようと、ソフトバンクが街中で ADSL ポストムーア時代に向けた高効率クラウドベースの機械学習システムアーキテクチャとソフトウェアの研究 モデムをバラまいていまし. os21: ポストムーア時代に重要となる計算技術:最新研究と将来展望 大島 聡史(九州大学) これまでムーアの法則により、計算性能は持続的に改善されてきたが、今後10数年のうちにこの法則が成立しなくなると予測されている。. 「Xilinxのプラットフォームのベースとなるのは、エコシステムの構築」(同)であり、データベース、機械学習、ビデオ、金融、HPE/ライフ. 日時: 12/11 13:00〜14:00.

します。主な研究内容としては、回路、アーキテクチャ、システムソフトウェア、プログラミ ング、アルゴリズム、アプリケーションといったシステム階層を視野に入れた超高効率コンピ. ポストムーア時代に向けた技術動向 コンピュータシステム 8 出典:国立研究開発法人科学技術振興機構研究開発戦略センター, “ドメインスペシフィック・コンピューティング. では、「『人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップ』に基づき、ai学習効率の向上、 自然言語処理、ディープラーニング翻訳、超高効率ai処理に資する半導体及び革新的センサー等の基盤技術開 発及びその組込みシステムへの適用を加速する。. 年12月に開催された機械学習関連のトップカンファレンス「Neural Information Processing Systems(NIPS)」に向けた論文の締め切りは5月19日だったが、これに合わせて世界中の研究チームがクラウドを利用したため、Google CloudとMicrosoft AzureのGPUが一時的に枯渇した.

「機械学習といえばgpu」の時代は終わった。 TPU、FPGA、ASICの活用が広がる中、AI用プロセッサ市場にx86 CPUが参戦してきた。. 年のプレスリリース. このようなアーキテクチャは、科学的なシミュレーション(天気予報など)や機械学習の学習部分など、重要な用途に数多く対応できるものと信じています」と語ります。 SeagateによるRISC-Vの技術革新について詳しくは、こちらのページをご覧ください。.

私たちは、コンピューティングの真の変化を迎え、テクノロジーと接する手段が変化していく日々の真っ只中にいる。 埋め込みセンサーと. 年度, jsps二国間交流事業共同研究, 機械学習応用システムの開発・運用プロセスの標準と実行基盤, 研究代表者 年度, JST未来社会創造事業, 機械学習を用いたシステムの高品質化・実用化を加速する”Engineerable AI”, 研究分担者・研究項目サブリーダ. 招待講演 “ポストムーア時代の情報基盤構築に向けて” 工藤知宏 (東大) 11月27日(金) 14:20 – 15:10 座長:坂井博 (ntt) “電力会社の通信ネットワークへのネットワーク仮想化技術(sdn技術)適用に関する検討” 土井博生 (電力中央研究所). 現在様々な分野でAI活用が進んでいる。その中でより高速な演算処理が求められるのがバイオ・ライフサイエンスの領域だ。特に最近では研究開発の場でシミュレーションとAIを組み合わせて活用するケースがトレンドとなってきている。こうした場面に超高速の演算環境をクラウドサービスと.

研究範囲は、システムからアーキテクチャ、ツール、アプリケーションまで多岐にわたる。 ポストムーア時代に向けた高効率クラウドベースの機械学習システムアーキテクチャとソフトウェアの研究 ポストムーア時代に向けた高効率クラウドベースの機械学習システムアーキテクチャとソフトウェアの研究 xacc には、適応型演算アクセラレーションの研究に向けて、ザイリンクスの最新ハードウェアとソフトウェア技術が提供される。. 年11月20日-NVIDIA(本社:米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO: ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq:NVDA)は11月23日から24日に東京ビッグサイトで開催される『Maker Fair Tokyo』に出展いたします。. 「大規模演算に利用されるコンピュータの性能は、ムーアの法則と一致して進化させることができる」。米インテルで高性能コンピューティング分野を担当するリック・ハーマン プログラム マネジャは、こう語る。.

慶應義塾大学理工学部 情報工学科 ポストムーア時代の新しいコンピュータアーキテクチャを研究しています。 半導体の進歩が止まりつつある現在、目的に特化し、電力を削減し、構造を動的に変更する新しいコンピュータの作り方が重要になっています。. ポストムーア時代に注目--AWS、MS、Google、IBM、クラウド各社の「FPGA」事情 文:廣瀬一海(デプロイ王子)構成:羽野三千世(編集部):17. FE4 様々な環境変化にも柔軟に利活用できるクラウド生まれのNutanixの活用最前線/マルチクラウド環境での機械学習によるIT管理・運用業務効率化のご紹介.

回転を伴うターボ機械向け!高速かつ高精度な流体解析統合環境 『FINE/Turbo』は、回転を伴うターボ機械流れのシミュレーションを可能にする、高速かつ高精度な流体解析統合環境です。 高度に自動化された完全六面体メッシュジェネレーター「AutoGrid5. ポストムーア時代の並列反復法アルゴリズム 中島 研吾(東大,理研) 15:15-16:45 研究会: HPC-8 プロセス間通信と分散共有 座長:藤井 昭宏(工学院大) (21) SX-Aurora TSUBASAにおけるプロセス間通信の性能評価 塩月 信智, 江川 隆輔, 滝沢 寛之(東北大). os21: ポストムーア時代に重要となる計算技術:最新研究と将来展望 大島 聡史(九州大学) これまでムーアの法則により、計算性能は持続的に改善されてきたが、今後10数年のうちにこの法則が成立しなくなると予測されている。 NVIDIA、『Maker Fair Tokyo』に出展.

Armは年10月23日、AI(人工知能)やAR(拡張現実)、VR(仮想現実)搭載のモバイルデバイスやコンシューマー機器向けに、ML(機械学習)向け. AWSは多くのセルフラーニングのための教材やトレーニングを無料で提供しています。特に学生・教員向けにはAWS Educateとう学習プログラムがあるのですが、研究にも従事されている学生・教員の中には研究にすぐに役に立つスキルを効率よく学びたいというニーズがあるかと思います。. 富士通の「primehpc fx1000」および「primehpc fx700」は、理化学研究所と共同で開発しているスーパーコンピュータ「富岳」(「京」の後継機)の技術を活用した、商用のスーパーコンピュータである。. ソフトウェアエンジニアがfpgaを使うハードルがさらに下がってきている。ソフトウェア開発者の立場でfpgaに取り組むイベント「fpga. ポストムーア世代に向けた高性能・高信頼lsi設計技術 (集積回路研専) 一般公開:本企画の聴講は無料です.直接,会場へお越し下さい. 9月11日 13:00〜16:15 c棟 2f C201講義室 座長 髙梨孝一(ローム) 講演時間:各45分. こんにちは.ntt 研究所の新井です. 会社では「計算の高速化」を軸に,効率的な並列グラフアルゴリズムの研究や,深層学習用 gpu クラスタの. 「データ量の増大」と「消費エネルギーの増大」の課題を解決する次世代データセンタに関する技術、並びに、年以降を見据えたポストムーア時代のコンピューティング技術として、消費電力性能を劇的に改善するなど既存技術の延長線上にない高速化と.