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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
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
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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: (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:プラスアルファ (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