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Data Echoing:バッチデータを再利用する事でアクセラレータを最大限に活用(2/2)

1.Data Echoing:バッチデータを再利用する事でアクセラレータを最大限に活用(2/2)まとめ ・画像分類、言語モデリング、物体検出でデータエコーがディスクI/Oを削減できる事が検証された ・場合によっては、データエコーによる再...
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Data Echoing:バッチデータを再利用する事でアクセラレータを最大限に活用(1/2)

1.Data Echoing:バッチデータを再利用する事でアクセラレータを最大限に活用(1/2)まとめ ・アクセラレータは並行して処理を増やす事とトレーニングをより速く処理する事で学習速度を向上できる ・並行して処理には限界がある事がわ...
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ICLR 2020におけるGoogleの存在感

1.ICLR 2020におけるGoogleの存在感まとめ ・エチオピアで開催予定だったICLR2020が完全バーチャル会議として開催 ・Google AIブログで概要が発表済みの論文も9つ存在するので要チェック ・BERTが76分でト...
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深層強化学習を使って半導体チップの設計を自動化

1.深層強化学習を使って半導体チップの設計を自動化 ・機械学習に専用ハードウェアを使用する事が増えているがチップ設計に数年単位の時間がかかる ・チップ設計を強化学習に行わせて、過去の経験から学び、時間をかけて改善するアプローチを実現 ...
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MetNet:数時間先の降水量を予測するニューラル気象モデル(2/2)

1.MetNet:数時間先の降水量を予測するニューラル気象モデル(2/2)まとめ ・MetNetは米国全体の予報であっても、並列計算で数秒で予測を行うことができる ・MetNetニューラル気象モデルは、8時間未満ならNOAA HRRRよ...
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