通勤恋愛成功の法則＜通勤で見かける美女と恋愛を成功させるテクニック＞の効果とTRIUMPH トライアンフ ホワイトディー ボンネビル
どもども！毎度こんにちは。
今日も通勤恋愛成功の法則＜通勤で見かける美女と恋愛を成功させるテクニック＞レビュー特集中です(^^)
通勤恋愛成功の法則＜通勤で見かける美女と恋愛を成功させるテクニック＞は全く効果無し？という噂を聴き、半信半疑でしたが…
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て事で、あとはぐうたら日記です。
読み飛ばして下さい^^;
朝のあさご飯は筍ご飯と、玉子焼きと味噌汁
テンションが上がりますよね。
９分で食べ終わり、８時２０分に自宅マンションをおさらば
一番愛想の良いローソンに乗り込み、冷たいコーヒーを散々待たされて購入
ふーっと一息つける時間です。。
会社に行くと、ルーチンのニュースの確認をする私(^^)
話題の事件は・・・
↓↓
NVIDIAは7月30日、都内で5回目の開催となる「GPU Technology Conference 2013」(GTC Japan 2013)を開催し、同社の最新GPUの動向やスーパーコンピュータへの適用動向、HPC分野への応用などについての説明などを行った。今回のGTC Japan 2013は55のセッションが開かれ、1500名の登録があったという。
【拡大画像や他の画像】
基調講演には同社GPUコンピューティングソフトウェア ゼネラルマネージャーのイアン・バック氏が登壇し、GPUのこれまでの進化の過程と将来に向けた動向について言及したほか、CUDAがなぜGPUコンピューティング向けに成功を収めたのか、そして今後はどのような方向性で進化していくのかについて語った。
まず同氏は、CUDAが成功するために3つの法則を踏まえる必要があったとした。1つ目はシンプルかつこれまでのプログラマなどが持つ経験を活かす必要性。C言語をベースとしたことで、これを踏まえることができたとする。2つ目は、そのC言語を必要な部分だけ拡張することで並列演算に対応させたこと。これにより、最小限の労力で並列演算にプログラムを対応させることができるようになることを感じてもらうことができるようになったとする。そして3つ目は、スレッドIDをベースとしたプログラミングの採用。これらの考え方を採用することで、CUDAをシンプルなものにできたことが、現在までに180万ダウンロード、8000の研究機関での活用、そして62か国、640の大学におけるCUDAを用いた教育カリキュラムの提供といったものにつながったとする。
一方で、ハードウェア側として高効率化と柔軟性の確保、という課題もあったが、こちらはSIMDとMIMDを組み合わせたSIMTを採用することで、ハードウェアの効率性とソフトウェアの柔軟性の確保を実現したとする。
こうした使い勝手の高さから、CUDAはバージョンアップごとにその適用範囲を拡大してきており、多くの研究成果を出し、NatureやScienceなどでGPUコンピューティングを用いた研究成果も報告されるようになってきた。また、産業界としてもGPUコンピューティングの初期に適用された金融業界や原油採掘などの分野のほか、医薬・創薬分野や自動車関連などに適用範囲が広がっており、特に自動車分野ではインフォテイメント分野だけではなく、対人/対物検知による衝突安全やレーン検出、自動運転など、さまざまな応用が研究されるようになっている。
また、そうした適用範囲の拡大を受け、サポートするプログラミング言語の世界も広がりを見せており、例えばOpenACCの活用により、研究者がプログラミングの知識にそれほど詳しくなくてもGPUコンピューティングを活用した研究を行うことができるようになった。さらに、Portland Group(PGI)のようなサードベンダがさまざまなコンパイラの提供を行うことで、その適用分野がさらに拡大を続けており、今後もそうした取り組みが重要である、という観点から、7月29日(米国時間)付で同社はPGIを買収したことも明らかにした。
買収額は明らかにしていないが、NVIDIAの子会社として、従来製品の提供ならびにサービスも継続しつつ、さらなるGPUコンピューティングの発展に向けた研究開発を進めて行くことになるという。
同氏は、「できるだけGPUコンピューティングを簡単にしたいと考えている」とし、そのための最適化、並列化、そしてOSに対する投資の実行によるOSそのものがGPUを認識し、GPUの性能を手軽に活用できる世界を目指すとした。その一方で、消費電力の問題にも触れ、「我々の役割はエクサスケールコンピューティングの実現に向け、実現可能な電力の範疇で、ユーザーがよりよく並列演算を活用してもらえるようなソリューションを提供していくこと」とし、OpenACCやOpenMP、Pythonなどの他の言語/コンパイラコミュニティとの協力やOSベンダとの協業関係を強めていき、開発者のコミュニティを巻き込む形で、GPUコンピューティングの進化を実現していくことを強調。最後に来場者やユーザーに向けて、「GPUコンピューティングはNVIDIAのものではなく、ユーザーのもの。だからこそ、ユーザー側からもGPUを活用すると何ができるのか、何をしたいのか、といったアイデアをどんどんこちらに出してもらいたい」と、ユーザーあってのGPUコンピューティングであるとした。
(この記事はマイナビニュースから引用させて頂きました)
やっぱりなあ
まったくもって関心無し
では本題、んーっと、今日の業務は・・・
目標は何も売らないアフィリエイトに13時間と、せどりの仕入れに1時間。
慣れているので私なら右手一本でしょう（笑）
バリバリ稼ぐぜ^^
稼ぐ系動画と言えば
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あちゃちゃ全然関わって無い？
気にしない気にしない(^_-)-☆
さーてばんごはんは何しよ？
イカフライかお茶漬けが久しぶりに食べたいなあ。
きっと次の更新はがんばって今日中に・・・出来るかな？
ではまた次回！
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まず同氏は、CUDAが成功するために3つの法則を踏まえる必要があったとした。1つ目はシンプルかつこれまでのプログラマなどが持つ経験を活かす必要性。C言語をベースとしたことで、これを踏まえることができたとする。2つ目は、そのC言語を必要な部分だけ拡張することで並列演算に対応させたこと。これにより、最小限の労力で並列演算にプログラムを対応させることができるようになることを感じてもらうことができるようになったとする。そして3つ目は、スレッドIDをベースとしたプログラミングの採用。これらの考え方を採用することで、CUDAをシンプルなものにできたことが、現在までに180万ダウンロード、8000の研究機関での活用、そして62か国、640の大学におけるCUDAを用いた教育カリキュラムの提供といったものにつながったとする。
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また、そうした適用範囲の拡大を受け、サポートするプログラミング言語の世界も広がりを見せており、例えばOpenACCの活用により、研究者がプログラミングの知識にそれほど詳しくなくてもGPUコンピューティングを活用した研究を行うことができるようになった。さらに、Portland Group(PGI)のようなサードベンダがさまざまなコンパイラの提供を行うことで、その適用分野がさらに拡大を続けており、今後もそうした取り組みが重要である、という観点から、7月29日(米国時間)付で同社はPGIを買収したことも明らかにした。
買収額は明らかにしていないが、NVIDIAの子会社として、従来製品の提供ならびにサービスも継続しつつ、さらなるGPUコンピューティングの発展に向けた研究開発を進めて行くことになるという。
同氏は、「できるだけGPUコンピューティングを簡単にしたいと考えている」とし、そのための最適化、並列化、そしてOSに対する投資の実行によるOSそのものがGPUを認識し、GPUの性能を手軽に活用できる世界を目指すとした。その一方で、消費電力の問題にも触れ、「我々の役割はエクサスケールコンピューティングの実現に向け、実現可能な電力の範疇で、ユーザーがよりよく並列演算を活用してもらえるようなソリューションを提供していくこと」とし、OpenACCやOpenMP、Pythonなどの他の言語/コンパイラコミュニティとの協力やOSベンダとの協業関係を強めていき、開発者のコミュニティを巻き込む形で、GPUコンピューティングの進化を実現していくことを強調。最後に来場者やユーザーに向けて、「GPUコンピューティングはNVIDIAのものではなく、ユーザーのもの。だからこそ、ユーザー側からもGPUを活用すると何ができるのか、何をしたいのか、といったアイデアをどんどんこちらに出してもらいたい」と、ユーザーあってのGPUコンピューティングであるとした。
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やっぱりなあ
まったくもって関心無し
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イカフライかお茶漬けが久しぶりに食べたいなあ。
きっと次の更新はがんばって今日中に・・・出来るかな？
ではまた次回！
2013-07-30 19:33
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