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タグ: ディープラーニング + 開発 + 深層学習 (6)

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1. 
   GPUに比べて最大15倍高速な市販CPU向けのディープラーニングアルゴリズムが開発される
   2021-04-14 to ant, cpu, cto, deep learning, googlenews, gpu, https, intel, pdf, roce, tech, times, ゲーム, コンピュータ, ソフトウェア, ディープラーニング, データ, 大学, 深層学習, 画像処理, 発見, 科学, 開発 by takuya
2. 
   EdTechZine:アフレルとPreferred Networks、共同開発のプログラミング教材「実践！Chainerとロボットで学ぶディープラーニング」を無料公開
   2019-10-10 to autotag, chainer, network, ディープラーニング, プログラミング, ロボット, 技術, 深層学習, 開発 by takuya
3. 
   ITmedia NEWS:ディープラーニング初心者向けの日本語学習サイト、PFNが無償公開
   2019-04-14 to chainer, ebook, google colaboratory, googlenews, jupyter, network, numpy, pandas, python, web, アプリ, オープンソース, ディープラーニング, フレームワーク, ブラウザ, プログラミング言語, ライブラリ, 企業, 初心者向け, 大学, 数学, 日本語, 機械学習, 深層学習, 環境, 画像認識, 研修, 社会, 統計学, 開発 by takuya
4. 
   Yahoo!ニュース:PFNが深層学習プロセッサを開発した理由は「世界の先を行くため」（MONOist）
   Preferred Networks（PFN）は2018年12月12日、ディープラーニング（深層学習）に特.
   2018-12-14 to googlenews, network, ディープラーニング, 世界, 深層学習, 開発 by takuya
5. 
   深層学習に特化した「MN-Core」チップ、PFNが発表
   Preferred Networksは12月12日、深層学習（ディープラーニング）の学習フェーズに特化した専用チップ「MN-Core」（エムエヌ・コア）を発表した。東京ビッグサイトで開催中の「SEMICON Japan 2018」で展示している。 「MN-Core」。製造プロセスは12ナノメートル、消費電力は500ワット（予測値） 深層学習の特徴である行列演算に特化したチップ。ピーク性能は32.8T FLOPS（倍精度）、131T FLOPS（単精度）、524T FLOPS（半精度）。電力性能（消費電力あ
   2018-12-13 to googlenews, network, クラスタ, コスト, スパコン, ディープラーニング, デジタル化, ファナック, プロセス, 世界, 企業, 国内, 性能, 日立, 東京, 消費, 深層学習, 記事, 資金調達, 開発, 電力 by takuya
6. 
   ＠IT MONOist:アマゾンがAIチップを開発、処理性能はNVIDIA「Xavier」の10倍
   AWS（Amazon Web Services）は2018年11月28日（現地時間）、同社ユーザーイベント「AWS re
   2018-12-04 to amazon web service, aws, googlenews, nvidia, アマゾン, ディープラーニング, 性能, 機械学習, 深層学習, 開発 by takuya

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