2021-12-03 to autotag, ble, cloudnative, computing, iot, kubernetes, prometheus, rod, オープンソース, クラウドネイティブ, システム管理ツール, ソフトウェア, 新機能, 環境, 監視ツール, 運用ツール / システム運用, 開発 by takuya
リコーは12月26日、人工知能（AI）モデルの学習速度を26倍高速化し、電力効率を90倍向上させる回路アーキテクチャを開発したと発表した。 この回路アーキテクチャは、AIの機械学習手法の1つである「Gradient Boosting Decision Tree（GBDT：勾配ブースティング決定木）モデル」を効率化するもの。GBDTは、データベースなどで構造化された大量データの学習に高い性能を発揮する。 応用先として、オンライン広告のリアルタイムビッディング（Real-Time Bidding）、Eコマース
新開発の「Dracena」では車両ひとつひとつの処理単位(オブジェクト)に新しいデータ処理を並行で行わせることで遅延を無くしている。
