アカウント名:
パスワード:
汎用プロセッサでソフトウェア的にやっていることを専用プロセッサ作ってやれば早くなるというのはあるだろうけどそれ以上の話はなんかあるんだろうか?
まあ、あたりまえの話ではあるけどあたりまえの話を粛々と計画・実行しているアメリカ企業はさすがだなとは思う
専用プロセッサだと速くなるのは当たり前の話でしょうが、(Googleが機械学習用の専用プロセッサを使っているというのは以前から聞いていましたが、その時)専用プロセッサを量産し、ガンガンまわすのが見合うくらい機械学習のニーズがあるとGoogleが考えている(で、実際にそれだけ使っている)というのは私にとってはニュースでしたね。
恐ろしいことにこいつはモデルの学習用ではなくて学習済モデルを使った推論用である
当たり前を成すのは容易いが当たり前を成し続けるのは難しい
# マスターキートンあたりの格言だったかな
赤の女王仮説ですな#ちょっと違う ちょっとあってる?
漫画家が机の上で考えた全然実体験を伴わない幻想のような格言を珍重する理由が心の底からわからない。
格言の専門家なんて幻想だから。
格言なんて、その状況をうまく言い当てるもっともらしいセリフ以上の価値はないでしょ。そもそも一般人に理解できる初等的内容でなくては格言として広まらない。本当の真理を追求するのは数学者や理論物理学者の仕事で、それは難しすぎて一般人には理解できない。つまり、漫画家の考えた格言に価値がないというなら、昔の偉い人が言った格言も等しく価値がない。
上の格言なら、実体験でもあり得るんじゃないの?毎日1ページ原稿を描くというのはたぶんたやすいことだろうけど、描き続けるのは難しい。部屋を整頓された状態にするのは簡単だけど、ずっと整頓された状態を維持することができる人は多くないだろう?そういった、簡単なことだけど継続することができる人は多くないって事柄は、誰の周りにもごろごろ転がっているんじゃないの?
Google規模の仕事させないと割に合わないって、あたりまえもあるのかもしれませんね。
そもそもGoogleにおいて割に合ってるのか?
Googleは約15年前から各種サービスで機械学習を採用している。6年前にはディープラーニングの採用を開始し、その処理には膨大なコンピューティングパワーが必要になることを予測してTPUの開発に着手したという。例えばユーザーが1日当たりGoogleで音声検索を3分使うだけで、2倍のデータセンターが必要になる計算だった。
つまりGoogleは他社の半分のハード原価、運用コストで同等のサービスが提供できるというカネに即した割の合い方をしているできなかったことが技術でできるのではなくてもっと効率よく金を印刷できるという話になっていて、だからニュースになる特異さがピンとこない人もいる
どの広告を出すかの計算にDeep Learningが使えれば、TPUの開発費なんか一瞬で回収できそうなビジネス規模ですから
ある程度大規模な企業でないと難しい。ついでに言うと同じような処理をひたすら行う企業でないと難しい。そのうちクラウドコンピューティング業者がこぞってこういうことを始めるかも。
より多くのコメントがこの議論にあるかもしれませんが、JavaScriptが有効ではない環境を使用している場合、クラシックなコメントシステム(D1)に設定を変更する必要があります。
192.168.0.1は、私が使っている IPアドレスですので勝手に使わないでください --- ある通りすがり
プラスアルファ (スコア:0)
汎用プロセッサでソフトウェア的にやっていることを
専用プロセッサ作ってやれば早くなる
というのはあるだろうけど
それ以上の話はなんかあるんだろうか?
まあ、あたりまえの話ではあるけど
あたりまえの話を粛々と計画・実行しているアメリカ企業はさすがだな
とは思う
Re:プラスアルファ (スコア:1)
専用プロセッサだと速くなるのは当たり前の話でしょうが、
(Googleが機械学習用の専用プロセッサを使っているというのは以前から聞いていましたが、その時)専用プロセッサを量産し、ガンガンまわすのが見合うくらい機械学習のニーズがあるとGoogleが考えている(で、実際にそれだけ使っている)というのは私にとってはニュースでしたね。
Re: (スコア:0)
恐ろしいことにこいつはモデルの学習用ではなくて学習済モデルを使った推論用である
Re: (スコア:0)
当たり前を成すのは容易いが
当たり前を成し続けるのは難しい
# マスターキートンあたりの格言だったかな
その場にとどまるためには、全力で走り続けなければならない (スコア:0)
赤の女王仮説ですな
#ちょっと違う ちょっとあってる?
Re: (スコア:0)
漫画家が机の上で考えた全然実体験を伴わない幻想のような格言を珍重する理由が心の底からわからない。
Re: (スコア:0)
格言の専門家なんて幻想だから。
Re: (スコア:0)
格言なんて、その状況をうまく言い当てるもっともらしいセリフ以上の価値はないでしょ。
そもそも一般人に理解できる初等的内容でなくては格言として広まらない。
本当の真理を追求するのは数学者や理論物理学者の仕事で、
それは難しすぎて一般人には理解できない。
つまり、漫画家の考えた格言に価値がないというなら、
昔の偉い人が言った格言も等しく価値がない。
Re: (スコア:0)
上の格言なら、実体験でもあり得るんじゃないの?
毎日1ページ原稿を描くというのはたぶんたやすいことだろうけど、描き続けるのは難しい。
部屋を整頓された状態にするのは簡単だけど、ずっと整頓された状態を維持することが
できる人は多くないだろう?
そういった、簡単なことだけど継続することができる人は多くないって事柄は、誰の周りにも
ごろごろ転がっているんじゃないの?
Re: (スコア:0)
Google規模の仕事させないと割に合わないって、あたりまえもあるのかもしれませんね。
Re: (スコア:0)
そもそもGoogleにおいて割に合ってるのか?
Re: (スコア:0)
Googleは約15年前から各種サービスで機械学習を採用している。6年前にはディープラーニングの採用を開始し、その処理には膨大なコンピューティングパワーが必要になることを予測してTPUの開発に着手したという。例えばユーザーが1日当たりGoogleで音声検索を3分使うだけで、2倍のデータセンターが必要になる計算だった。
つまりGoogleは他社の半分のハード原価、運用コストで同等のサービスが提供できるというカネに即した割の合い方をしている
できなかったことが技術でできるのではなくてもっと効率よく金を印刷できるという話になっていて、だからニュースになる特異さがピンとこない人もいる
Re: (スコア:0)
どの広告を出すかの計算にDeep Learningが使えれば、TPUの開発費なんか一瞬で回収できそうなビジネス規模ですから
Re: (スコア:0)
ある程度大規模な企業でないと難しい。ついでに言うと同じような処理をひたすら行う企業でないと難しい。
そのうちクラウドコンピューティング業者がこぞってこういうことを始めるかも。