(情報科学)技術的特異点と科学・技術等 1 (ナノテク) [転載禁止]©2ch.net (840レス)
(情報科学)技術的特異点と科学・技術等 1 (ナノテク) [転載禁止]©2ch.net http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/
上
下
前
次
1-
新
通常表示
512バイト分割
レス栞
523: 522 [sage_teoff] 2016/11/03(木) 12:45:52.64 ID:RBosk79V >>>>>> 回転拡大縮小 ( メガ CD → イメージイン端子 ) >>>>>> X68k 形式変換転送 >>>>>> ハードウエアレベル 4 ビット × 4096 × 4096 ソース >>>>>> 出力 320 × 240 ( 224 ) → 16 面合成 512 × 512 他 >>>>>> X68k 側 65536 色モード >>>>>> X68k 側 320 ×240 時 >>>>>> 単純結合 → ソフトウエア単純縮小 ( 平均色 ) >>>>>> 640 × 480 ( 4 × 4 = 16 面 ) >>>>>> 320 × 480 ( 4 × 2 = 8 面 ) >>>>>> X68k 側 384 × 256 ( 512 × 256 ) 時 >>>>>> 960 ( 640 ) × 720 中 768 ( 384 ) × 512 >>>>>> 36 ( 24 ) 面単純縮小 >>>>>> X68k 側 256 色モード ( 変則設定 ) >>>>>> X68k 側 768 × 512 時 ( LPICL APICG ) >>>>>> 変換ラグ ( 655536 色 256 色 VRAM マップ ) >>>>>> 冒頭数ライン分先行レンダリング ( 投機 ) >>>>>> 二画面同時転送 ? ( 変則設定 ) >>>>>> X68k 側 16 色モード ( 変則設定 ) >>>>>> 4 ビット値無変換 >>>>>> 四倍拡大ソース 変換後 間引 ( メガ CD ) >>>>>> プレーン重合せ ( X68k ) >>>>>> 先行レンダリング ( 投機 ) >>>>>> 四画面同時転送 ? ( 変則設定 ) >>>>>> フレームバッファ → 300 fps ? >>>>>> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/523
524: 523 [sage_teoff] 2016/11/04(金) 20:25:18.29 ID:O8dhrfC/ >>>>>> フリーエリア >>>>>> オーバスキャン表示範囲外 >>>>>> 非表示ライン ≒ 8 - 32 KB >>>>>> 見做しスプライト ( 回転拡縮 ) >>>>>> 走査前スプライト定義 >>>>>> 表示範囲外 >>>>>> システム予約領域 ( 期間 ) 候補 ( イメージイン ) >>>>>> 各ライン左 16 ( 24 ) 右 8 ( 0 ) ドット >>>>>> 表示範囲内限定アクセス ? >>>>>> 実画面 1024 × 1024 時除く >>>>>> 変則設定余地 ? >>>>>> マスク >>>>>> パレット限定 >>>>>> 12 ビットパレット → フリーエリア 4 ビット >>>>>> 回転拡縮スプライト >>>>>> 音声合成 >>>>>> 他 >>>>>> >>>>>> プレーン節約 ( GPU 側 ) >>>>>> ソフトウエアレベル色調補完 >>>>>> 4 ビットプレーン 3 以下枚時 >>>>>> フィールド単位色調 数万色 >>>>>> >>>>>> スーパーインポーズ面同時出力 ( スプライト込 ) >>>>>> スーパーインポーズ面埋込黒エリア http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/524
525: YAMAGUTIseisei [sage_teoff] 2016/11/04(金) 20:54:49.95 ID:O8dhrfC/ > 815 : 745 (ワッチョイ babe-ryFP) 2016/10/24(月) 01:11:51.85 ID:8/b1cicB0 > 8о系ソケット互換 ARM 計画需要なし → 何がどうなるとそんな結論に ? > 鯖向け様子見 → 64 bit 版もやり直しては如何か ( 命令普通化 → 悪い意味での性能厨乙 ) > > どうせ面積を消費するなら 32 bit 命令的 64 bit 化で単純にハードウェアスレッド推進 > ( ARM 社だが TrustZone 利用のソフト並列 VM 系が困難だから無期先送り → そこはソニоを見習え ) > > > 8о系 → ARM に押されつつもそれなり以上に生き残る > ( 分岐予測 超絶性能 ? → 恐らく設計の悲惨さ ( 失礼 ) が良い意味で裏目に出ている ) http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/525
526: YAMAGUTIseisei [sage_teoff] 2016/11/04(金) 21:14:40.10 ID:O8dhrfC/ >>525 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476925488/899#887 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1473812514/102 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1473812514/580 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1473812514/739-740 ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1473812514/# 現行 64 bit 版は盤石でない http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/526
527: YAMAGUTIseisei [sage_teoff] 2016/11/04(金) 21:45:51.37 ID:O8dhrfC/ >>525-526 http://google.jp/search?q=arm+32+meirei-hyou+OR+asenburi+OR+futuu%89%BB http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/527
528: YAMAGUTIseisei [nodosage] 2016/11/05(土) 15:54:10.22 ID:blQc2gwI >> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476925488/946-949# Part 43 強い AI ( AL ) 別候補 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476925488/200-202 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476925488/210 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476925488/790# DNC Ruby DSL http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/384 魂用 VM ミウラ mruby 方式電子頭脳 VM ( 有機分散化前提超細粒度リアルタイム並列 ) http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1449403261/93-94 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/528
529: YAMAGUTIseisei [sage_teoff] 2016/11/06(日) 11:39:28.23 ID:G0zHoB5U >>528 簡易版強い AI ( AL ) 仕組 まとめ 追加 経済型 AL 引込原理 / 長期記憶 / DNC / 知性化 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1472305818/753-759 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/529
530: YAMAGUTIseisei [sage_teoff] 2016/11/06(日) 12:56:10.78 ID:G0zHoB5U >>528-529 AI AL 魂 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1449403261/131 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/530
531: YAMAGUTIseisei [sage_teoff] 2016/11/07(月) 22:55:00.99 ID:AIXwnKii Checko's Bookmarks 原來早就有PowerXCell 8i 的介面?了 http://checko.soup.io/post/4374554/PowerXCell-8i August 02 2008 checko 而且還比QS22(5/14)還早...._A_a http://www.fixstars.com/company/press/20080403.html フィックスターズ、最新型Cell/B.E.を搭載したアクセラレータボードを発売 http://www.fixstars.com/products/gigaaccel180/ Cell搭載アクセラレータボード GigaAccel180 GigaAccel 180製品カタログ Fixstars目前是請日本IBM做OEM、然後以整體服務包裝的方式銷售。 ex: フィックスターズ、みずほ証券のデリバティブシステムをCell/B.E.で高速化に成功 http://ameblo.jp/mikisatoshi/entry-10103289680.html ヘテロジニアス・マルチコアプロセッサの普及 這篇寫得真不錯....CELL的重心其實在於software managed cache/scratchpad memory的記憶體model,可以針對用途做到非常精細的控制,達到最高的效率,但是要達到這麼高的效率,顯然地需要長期且深入的optimize。 其實是在批判速成programmer生?速食code的弊害?....XD http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/531
532: 531 [sage_teoff] 2016/11/07(月) 22:56:16.27 ID:AIXwnKii ---- http://www.realworldtech.com/forums/index.cfm?action=detail&id=91674&threadid=91674&roomid=2 Topic: Updated CELL/BE roadmap http://www-06.ibm.com/jp/solutions/deepcomputing/events/pdf/080610_Cell_Strat_JHC_Japan.pdf - PowerXCell 32ii (2 x PPE' + 32 x SPE') is replaced by PowerXCell 32iv (4 x PPE' + 32 x eSPE) - higher frequency (~3.8GHz) - 100% backword compatible - Performance on PPE significantly better - Performance per SPE equal or better (Significantly better on applications that benefit from new instructions) - Better inter-SPE latency - More on-chip memory (Is it mean LS will be larger than 256KB?) - Better main memory latency and bandwidth http://forum.beyond3d.com/showthread.php?t=48722 Updated Cell roadmap 所以PowerXCell 32iv的強化有下列幾點: 1. PPE本身性能強化(同時數量?加;但是其實考慮原始的CELL的話,其實core比例是維持,然後PPE強化) 2. SPE新?指令強化、EIB效率改善(降低SPE間溝通的latency) 3. 可能有擴充Local Storage容量(引入SOI eDRAM?) 4. 記憶體系統升級 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/532
533: 532 [sage_teoff] 2016/11/07(月) 22:56:58.17 ID:AIXwnKii PDF被抽掉了所以找不到原文,三月的還沒有提到PowerXCell 32iv這個名字。 http://www-06.ibm.com/jp/solutions/deepcomputing/events/pdf/ibm.pdf 939 :MACオタ:2008/06/22(日) 00:27:13 ID:7EkjfsSX 6/10のセミナー資料、もう少し掘っていたら次世代CELLについて言及した別のがあったす。 http://www-06.ibm.com/jp/solutions/deepcomputing/events/pdf/080610_Cell_Strat_JHC_Japan.pdf ・従来型Cell/B.E.わ2009年に45nmプロセス化 ・以前のロードマップにあった2*PPE + 32*SPEの"PowerXCell 32ii"わキャンセル。代わりに 4*PPE + 32*SPEの"PowerXCell 32iv"へ。 ・PowerXCell 32ivの世代でPPEに手を入れる -> PPE' へ ・同じくSPEわ"eSPE"に進化 ・クロックも上げる、〜3.8GHz ・その他PowerXCell 32iv世代の特徴わ、下記の通り - 100% backward compatible - PPE性能わ大幅向上 - SPEわ新命令追加以外わ現状並 (新命令セットを使用するソフトわ大幅に性能向上) - SPE間の通信レイテンシ削減 - More on-chip memory (LS増量か?) - メインメモリアクセスの大域幅増強とレイテンシ削減 所以看來真的要用RAMBUS TBI(XDR3)了?放上1TeraFLOPS性能對1TB/s頻?....XD 考慮TBI的進程,也難怪在2010年才要推出。 (反倒是Larrabee和GPU都在2009年就要衝2TFLOPS了....但是記憶體頻?如果是用GDDR5的話,512bit + 5GHz也頂多還在320GB/s左右) 所以?先前才會傳出Larrabee打算用RAMBUS的新聞,他們畢竟知道這個差距很大。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/533
534: 533 [sage_teoff] 2016/11/07(月) 23:04:16.61 ID:AIXwnKii 就算有POWER7的加持,PPE'相對SPE來?還是個很慢的東西,追加PPE的數量對成本來?是很大的負擔。(畢竟PPE+L2直接等於4x SPE的面積) PowerXCell 32iv,iv代表4個PPE。而設置回到4PPE+32SPE,這點與現在的CELL比例完全相同,有點回到過去"PE"這個組成單位的意味。 也就是?CELL未來實際的強化是透過底層指令追加與結構改善來達成;相對來?,過去2PPE + 32SPE有點透過提高平行化來提高運算密度的味道....這似乎暗示的是運算模式的性能改善被半導體技術之類的製造因素?過去了。 如果真的是採用XDR3(TBI)的話,相當於512bit可以取得1TB/s的頻?,等於?個CELL分到了256GB/s, 介面則從64bit XDR變成128bit XDR3、傳輸速度則從XDR的3.2Gbps(400MHz x 8),提升到XDR3的16Gbs(500MHz x 32), 等於記憶體頻?比例也大了十倍,幾乎和浮點性能達成1:1的比例,這下看起來反而更像過去的general purpose CPU...(這回還要換成DDR系來衝容量的話就更困難了....) 總之想?的是,x86 PC和HPC only的processor可以使用到的資金規模實在差太多了?.....XD ---- 補充?高速的Software Render: http://www.transgaming.com/products/swiftshader/ SwiftShader (DX9 class) http://www.radgametools.com/pixomain.htm Pixomatic Rendering Technology (DX7 class) 當然還有鼎鼎大名的Renderman。 一邊是記憶體頻?(可能)比較大但是沒有fix function; 一邊是(晶片八成比較大所以)比較有raw performance,可能有一些fix function但是記憶體頻?可能較小。其實我還蠻有興趣,到時候PowerXCell 32iv 和Larrabee?Software Rasterizer的時候?邊比較快....(前者2010年、後者2009年) http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/534
535: YAMAGUTIseisei [sage_teoff] 2016/11/08(火) 17:14:34.25 ID:TGuKiqAY >79 : オーバーテクナナシー 2016/10/20(木) 22:17:02.44 ID:/cm5eDtP > http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1025948.html >86 : YAMAGUTIseisei 2016/10/20(木) 22:54:25.43 ID:XE3cG6Lw > >>79 >> 基本最適化回路を複数 ry 並列 ry 設計 ry 、最適化回路間のデータの移動を極小化する構造 ry 高密度な並列 ry >> 、基本最適化回路の内外で自由な信号のやりとりができる、全結合の構造 ry 多様な問題を扱う ry > > Google TPU ( や一部 D-Wave ) もだが AAP ( 系 ) のエッセンスを活かした ? 進化系 >http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1473812514/455 > http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/future/1449498462/189 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/535
536: 535 [sage_teoff] 2016/11/08(火) 21:27:22.52 ID:TGuKiqAY >>535 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1478311208/715-720 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/536
537: 536 [nodosage] 2016/11/09(水) 12:50:27.70 ID:NbR/xRE3 >>535-536 > http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1478311208/796 > http://ascii.jp/elem/000/001/263/1263952/# 東芝、ディープラ パルス幅変調は古典ながら細粒度回路応用演算はセンスが良い http://google.jp/search?q=parusu+haba+data-recorder+OR+modem+kcs+OR+fsk http://google.jp/search?q=aap+1bit+heiretu 音源チップ PWM → カウント ? TDNN PWM → ボリューム ? http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/537
538: YAMAGUTIseisei [sage] 2016/11/10(木) 13:19:40.50 ID:BsZjitog http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1478311208/374-376 学習済外部 DB 逐次連携 ( DNC ) ? ⇔ 別方式 日立跳躍学習 > オリオル・ビニアル研究員は、深層学習システム > ( ry 構成要素の層のそれぞれの感度を調節することで物体を認識する仕組み)に記憶機能を追加した。 > 一般的に、深層学習システムは人工神経網の接続を微調整するために多くの画像が必要だ。 http://arxiv.org/abs/1606.04080 Google 翻訳 tnx ワンショット学習のためのマッチングネットワーク 著者: オリオールVinyals 、 チャールズ・ブランデル 、 ティモシーLillicrap 、 Koray Kavukcuoglu 、 大安Wierstra (Submitted on 13 Jun 2016) (2016年6月13日に提出) 要約: ry 本研究では、深い神経機能に基づいて計量学習からと外部メモリとのニューラルネットワーク を強化する最近の進歩からのアイデアを採用 ry 私たちのフレームワークは、新しいクラスのタイプに適応するための微調整を不要に、 そのラベルに小さなラベルされたサポートセットと非標識の例をマッピングするネットワークを学習します。 私たちは、その後、および言語タスク(Omniglot、ImageNetを使用して)ビジョンに ワンショット学習問題を定義します。 当社のアルゴリズムは、 ry Omniglot ry ImageNet ry 上のワンショット精度を向上 ry ペンツリーバンクにワンショット・タスクを導入 ry 、言語モデリング上の同じモデルの有用性 ry http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/538
539: YAMAGUTIseisei [sage] 2016/11/11(金) 13:01:49.05 ID:TfAJHR6G This is the html version of the file https://numenta.com/assets/pdf/whitepapers/hierarchical-temporal-memory-cortical-learning-algorithm-0.2.1-jp.pdf . Google automatically generates html versions of documents as we crawl the web. Page 1 HIERARCHICAL TEMPORAL MEMORY including HTM Cortical Learning Algorithms VERSION 0.2, DECEMBER 10, 2010 Numenta, Inc. 2010 Use of Numenta’s software and intellectual property, including the ideas contained in this document, are free for non-commercial research purposes. For details, see http://www.numenta.com/software-overview/licensing.php 翻訳 株式会社アルトーク 2011/1/25 出典: http://www.numenta.com/htm-overview/education/HTM_CorticalLearningAlgorithms.pdf 脚注はすべて訳者による注釈である。本書の改訂版を確認するには http://ai.altalk.com 参照。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/539
540: 538 [sage] 2016/11/11(金) 13:03:13.50 ID:TfAJHR6G Page 2 Numenta 翻訳ライセンス(参考和訳) Copyright (c) 2010, 2011 Numenta, Inc. All rights reserved. ここに含まれる文章、アルゴリズム、サンプルコード、擬似コード、及びその他の記述は、 Numenta Inc.が発行した hierarchical temporal memory (“HTM”) 技術に関する記述の翻訳な いしこれに基づいて得られたものである。原著の著作権及びここで翻訳された HTM やそのアル ゴリズムに関する特許権は Numenta が保有している。独立した HTM システムの開発及び使用 に関して、それが商用目的ないし製品化目的ではなく、研究目的である限り、Numenta はその 特許権を主張しないことに同意する。Numenta の特許権に抵触する商用目的ないし製品化目的 のいかなる HTM 技術の使用も、Numenta から商用ライセンスを取得しなければならない。 上記に基づいて Numenta は貴方に、商用目的ないし製品化目的の使用ではなく、研究目的に限 り、これらのアルゴリズム及び著作を使用することを認可する。前述の「商用目的ないし製品化 目的の使用」は、訓練された HTM ネットワークないしアプリケーションを後に商用目的ないし 製品化目的で適用することを意図している場合、HTM ネットワークを訓練することを含む。前 述の「商用目的ないし製品化目的の使用」はまた、商用目的ないし製品化目的で HTM 技術の出 力結果を使用ないし他者に使用を許可することを含む。この記述を頒布・出版・複製したあらゆ る記述には、この翻訳ライセンスの全文が英文及び翻訳対象言語の両方で含まれていなければな らない。 このライセンスは明示的にも暗黙的にも特許権の使用を何ら許可しない。ここで許可された翻訳 物の品質ないし正確さに関して Numenta は義務も責任も負わない。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/540
541: 540 [sage] 2016/11/11(金) 13:06:13.08 ID:TfAJHR6G Page 4 最初にお読み下さい! 本書は、この資料のドラフトである。読者が知っておくべき事柄のうち、欠落して いるものがいくつかある。 本書に含まれること: 本書は Numenta が 2010 年に開発した学習と予測に関する新しいアルゴリズムの 詳細を説明している。この新しいアルゴリズムについて、プログラマが理解でき、もし 望むならこれを実装可能なほど十分詳細に説明している。最初の章で概念説明をしてい る。もし読者が Numenta についてよく知っていて、我々のこれまでの論文のいくつか を読んだことがあるなら、それらは馴染み深いであろう。それ以後の章は新しい事柄に ついて述べる。 本書に含まれないこと: この新しいアルゴリズムの実装に関するいくつかの話題は、この初期の草稿に含ま れていない。 - アルゴリズムの多くの側面は実装及びテストされているが、テスト結果については 述べられていない。 - アルゴリズムを実際の問題にどのように適用可能であるかについての記述はない。 センサーないしデータベースからのデータを、このアルゴリズムに適した分散表現 に変換する方法の記述が抜けている。 - アルゴリズムはオンライン学習ができる。オンライン学習を完全に実装するために、 ある特殊な状況下で必要となるいくつかの詳細は記述されていない。 - 執筆予定のその他の議論として次のものがある。疎分散表現の特徴に関する議論、 利用例・応用例、付録への引用。 我々は現時点で紹介可能な範囲でこの資料を作成した。他の人々もこれに関心を持 つだろうと考えたためである。意欲のある研究者であれば、この資料の欠落している部 分は、アルゴリズムを理解し実験をする上で妨げにならないだろうと考える。我々は今 後の進展に伴って随時この資料を改訂する。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/541
542: 541 [sage] 2016/11/11(金) 13:21:57.48 ID:TfAJHR6G Page 5 目次 Numenta 翻訳ライセンス(参考和訳) . . . . . 2 序文 . . . . . . . . . . . 8 : ソフトウェアのリリース . . . . . . . 9 : Numenta 社について 著者について . . . . . . . . . 10 : 第1章: HTM 概説 . . . . . . . . 11 : 階層構造 . . . . . . . . . . 12 リージョン . . . . . . . . . 15 疎分散表現 . . . . . . . . . 16 時間の役割 . . . . . . . . . 17 学習 . . . . . . . . . . . 19 推論 . . . . . . . . . . . 20 予測 . . . . . . . . . . . 21 行動 . . . . . . . . . . . 23 HTM の実装に向けての進捗状況 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/542
上
下
前
次
1-
新
書
関
写
板
覧
索
設
栞
歴
あと 298 レスあります
スレ情報
赤レス抽出
画像レス抽出
歴の未読スレ
AAサムネイル
Google検索
Wikipedia
ぬこの手
ぬこTOP
0.008s