追記: 2017/06/06 その後の成果 その後の私達の努力の結果、下記記事のコードよりさらに高速化されています。近日sgemmのコードを公開する予定です。 また以下の記事ではraspiのgpuを活用する事で画像認識等が速くなるはずだという事を言いましたが、その後以下のような成果が出ています。ConvolutionやActivation等もGPU上で実行するようにしています。 Object recognition camera with GoogLeNet, a 1000-class image classification model, running locally on #RaspberryPi 3 pic.twitter.com/WP99ePpfrM — 中村晃一 (@9_ties) 2017年4月29日 Raspberry Pi Zero version pic.twitter
あけましておめでとうございます(投稿周期を考えるともう正月まで投稿しなさそうなのでフライング) 今年のテーマは「何故HadoopとかMapReduce系は簡単だという風潮があるのにGPGPUは難しいという風潮になるのか？」だった。 別にテーマだったと言っても何かやったわけではないけど… それで「GPGPUも簡単だと思う」みたいなことを書いてたら https://twitter.com/tanakmura/status/672681735990075393 なんか色々あって、今見たら「帰ったらちゃんと書きます」とかおととい書いてたのでちゃんと書こうと思った。 「GPGPUは難しい」と主張することのデメリット 〜Hadoop vs CUDA〜 MapReduce系とか登場当時は、「これで並列が簡単に使える」みたいなことが宣伝されてたよね。(最近あんま見かけない気がするけど) 一方、それに比べて
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