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(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ(知能増幅) 54 [無断転載禁止]©2ch.net (1002ﾚｽ)
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ(知能増幅) 54 [無断転載禁止]©2ch.net http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1484485942/
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288: オーバーテクナナシー [sage] 2017/01/18(水) 02:24:18.08 ID:b9pItQYx >>283 インテルの性能向上グラフがおもいっきり萎えてるのにGPUが倍々ゲームを続けられてるのは何故だろう？ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1484485942/288
290: オーバーテクナナシー [sage] 2017/01/18(水) 03:03:44.78 ID:a0m1zGf1 >>288 これまでCPUで十分な作業しか需要が無かったからでしょ GPUの需要が起これば競争原理が働く http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1484485942/290
291: yamaguti~kasi [sage] 2017/01/18(水) 03:05:33.40 ID:QE9b7z1g >>288 設計の勝利 他の板では簡単に答えると情報乞оに餌と言われるが 小規模コア × 多数 との構成 → 速度 効率 両立 例 : ソニー Cell PEZY-SC 中国 SW26010 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1484485942/291
382: オーバーテクナナシー [sage] 2017/01/18(水) 18:50:50.70 ID:AeMfmfbq >>288 『そんな状況にあって，Dally氏がエクサスケール実現の鍵として取り上げたのが消費電力当たりの性能向上だ。 NVIDIAがかねてから強調していることだが，CPUに比べて，GPUは演算あたりに必要とするエネルギー （≒消費電力）が2桁ほど少ないのである。「CPUは，分岐予測や再スケジューリングといった演算以外の部分で エネルギーを消費しており，それが大きなオーバーヘッドになっている」というのが，Dally氏の主張だ。GPUは， そうしたオーバーヘッドが少ないので，1演算あたりの消費エネルギーを小さくできるという理屈である。 エクサスケールを実現するためには，演算あたりの消費エネルギーをさらに削減しなければならないわけだが， その鍵になるのが「データの移動」であるとDally氏は言う。データを移動させるために，現状では多くの電力が消費されているため， それを削減する方法が課題だというのである。』 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1484485942/382
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