次の3件の論文を紹介しました：
swDNN: A Library for Accelerating Deep Learning Applications on Sunway TaihuLight
Accelerating Graph and Machine Learning Workloads Using a Shared Memory Multicore Architecture with Auxiliary Support for in-Hardware Explicit Messaging
MOCHA: Morphable locality and compression aware architecture for convolutional neural networks
次の3件の論文を紹介しました：
swDNN: A Library for Accelerating Deep Learning Applications on Sunway TaihuLight
Accelerating Graph and Machine Learning Workloads Using a Shared Memory Multicore Architecture with Auxiliary Support for in-Hardware Explicit Messaging
MOCHA: Morphable locality and compression aware architecture for convolutional neural networks
2015 0228 OpenStack swift; GMO Internet ServicesNaoto Gohko
GMO Internet Inc., has been service provided by the quotient material made of the fact that OpenStack Swift the ConoHa VPS brand and GMO Apps Cloud. discussed the differences between the physical configuration of the OpenStack Swift at rackspace and ConoHa, was carried out optimization of the configuration.
In addition, you have an implementation that provided by Dual-head on multiple merchandise by invoking the swift-proxy for each service.
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが，その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる．一般に，複数物体を同時に組み立てる際は，対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる．ただし，この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし，部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる．この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により，治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた．すなわち，環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して，組み立て作業条件を検討している．本研究ではこの方策に基づいて，複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする．このとき，対象物のロバスト性を考慮することで，仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する．作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ，簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す．さらに，作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する．
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL：https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典：Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要：リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat（Accelerated Features）」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
9. 9鏡 慎吾 (東北大学): 情報科学基礎I 2018 (1)
OS の概念
operating system
process A
process B
process C
process D
プロセッサ
memory
disk
network
interface
複数のプロセスにハードウェア資源を（多くの場合時分割で）
割り当てるソフトウェア
process E
software
hardware
メモリ管理
ユニット
10. 10鏡 慎吾 (東北大学): 情報科学基礎I 2018 (1)
プロセッサ時間の割り当て
process A
process B
process C
OS
t
タイマ割込み
システムコール
（入出力リクエスト）
機器からの割込み
waiting
入出力
13. 13鏡 慎吾 (東北大学): 情報科学基礎I 2018 (1)
MIPSのパイプライン化
PC
+4
命令
キャッシュ レジスタ
ファイル
命令
デコード
分岐判定
分岐先計算
m
u
x
A
L
U
m
u
x
データ
キャッシュ
m
u
x
命令フェッチ
ステージ
(IF)
レジスタ読込
・デコードステージ
(ID)
ALU実行
ステージ
(EX)
メモリアクセス
ステージ
(MEM)
レジスタ書込
ステージ
(WB)
m
u
x
レジスタ
ファイル
レジスタ
14. 14鏡 慎吾 (東北大学): 情報科学基礎I 2018 (1)
命令パイプライン
命令1
命令2
命令3
命令4
命令5
命令6
t
1 clk
IF ID EX MEM WB
IF ID EX MEM WB
IF ID EX MEM WB
IF ID EX MEM WB
IF ID EX MEM WB
IF ID EX MEM WB
これも一種の並列処理（複数のステージが同時に動いている）
15. 15鏡 慎吾 (東北大学): 情報科学基礎I 2018 (1)
パイプラインのさらなる細分化
命令1
命令2
命令3
t
1 clk
IF ID EX MEM WB
IF ID EX MEM WB
IF ID EX MEM WB
命令1
命令2
命令3
t
1 clk
Pentium 4 はおおむね 20～30段
Core i7等はおおむね 14～16段
16. 16鏡 慎吾 (東北大学): 情報科学基礎I 2018 (1)
命令レベル並列性
IF
ID EX MEM WB
ID EX MEM WB
IF
ID EX MEM WB
ID EX MEM WB
IF
ID EX MEM WB
ID EX MEM WB
スーパースカラ:
• 演算器を多重化し，複数命令を同時実行
• 同時実行可能かどうかはハードウェアが動的に判定
