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康平 真崎
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智啓 出川
長岡技術科学大学 2015年度GPGPU実践プログラミング(全15回,学部4年対象講義) 第2回GPUのアーキテクチャとプログラム構造 2015年度GPGPU実践プログラミング ・第1回 GPGPUの歴史と応用例 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu1-59179080 ・第2回 GPUのアーキテクチャとプログラム構造 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu2-59179215 ・第3回 GPGPUプログラミング環境 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu3-59179255 ・第3回補足 GROUSEの利用方法 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu3-59183677 ・第4回 GPUでの並列プログラミング(ベクトル和,移動平均,差分法) http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu4-59179449 ・第5回 GPUのメモリ階層 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu5-59179536 ・第6回 パフォーマンス解析ツール http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu6-59179577 ・第7回 総和計算 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu7-59179639 ・第8回 総和計算(高度な最適化) http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu8-59179686 ・第9回 行列計算(行列-行列積) http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu9-59179722 ・第10回 行列計算(行列-行列積の高度な最適化) http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu10-59179759 ・第11回 画像処理 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu11-59179789 ・第12回 偏微分方程式の差分計算 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu12-59179972 ・第13回 多粒子の運動 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu13-59180018 ・第14回 N体問題 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu14-59180054 ・第15回 GPU最適化ライブラリ http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu15-59180086 2015年度先端GPGPUシミュレーション工学特論 ・第1回 先端シミュレーションおよび産業界におけるGPUの役割 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu1-59180313 2015年度GPGPU実践基礎工学 ・第1回 学際的分野における先端シミュレーション技術の歴史 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/2015gpgpu1 講義には長岡技術科学大学のGPGPUシステム(GROUSE)を利用しています。 開発環境 CPU Intel Xeon X5670 × 32 GPU NVIDIA Tesla M2050(Fermi世代) × 64 CUDA 4.0(諸般の事情によりバージョンアップされていません) PGI Fortran 11.3
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我々はこれまで,新たなモノを産出する過程において「便利にすること」によって副次的に生じる課題を「便利の副作用」と定義し,その低減を目的としてアイディアの発想支援手法を提案してきた. これまでの研究では,便利前後の行為の増減に着目することにより便利の副作用への気づきの誘発が示唆されたものの,行為の増減の提示による便利の副作用への気づきへの影響は十分に検討できていなかった. そのため,本稿では行為の提示により便利の副作用に気づき,それを防いだアイディアの発想の支援が可能かの検証を目的として実験を行い,その有効性について検証する. 実験では,行為の増減の提示の有無によりアイディア発想にどのような影響を与えるか検証を行う.
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オープンエンドな進化から着想を得て、個々の大規模言語モデル(LLM)が、グループとして学習を進めながら、ノームエージェントとして機能するという概念を探求しています。これは、単一のモデルでは難しい複雑な問題を解決することを目的としています。具体的な方法として、遺伝的アルゴリズムと知識蒸留を組み合わせた学習プロセスを提案しています。知識蒸留によって学習を進め、同時に遺伝的アルゴリズムでハイパーパラメータを最適化することで、より効率的な学習を目指します。ドメインタスクとして、指示からPythonコードを生成するコード生成タスクを選択しました。実験では、学習に3つの学習モデルと1つの教師モデルを使用しました。その結果、HumanEvalのpass@1で精度が1.2%向上し、学習が進むにつれて学習率が最適化された兆候が見られました。しかし、大幅な精度向上を達成し、さまざまなハイパーパラメータを最適化するには、まだ課題が残っています。
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、コンテンツ制作の主体をプロのクリエーターからユーザーへと移行させている現状をご存じの方も多いでしょう。現在、画像コンテンツ制作現場では生成AIがクリエーターを支援するツールとして利用されています。セミナーでは、画像生成における自動化の境界についての議論が予定されています。 AIの利用には著作権や倫理的な問題も伴いますが、クリエーターとAIが共存し、センシング技術と統合することで新しい形のコンテンツが生み出されることが期待されています。
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魔改造PCで移動できるパスワード解析ハードを作りました
1.
魔改造PCで移動できるパスワード解析 ハードを作りました (株)B&B Lab. 暫定CEO 真崎康平 2018.9.14 (2018.9.16加筆)
2.
自己紹介 会社HP http://b-and-b-lab.jp/
3.
魔改造PCで移動できるディープラーニング用PC パスワード解析ハード 持ち運び用の 取っ手ついてます キャスターついてます モバイルPCです(キリッw
4.
魔改造ポイント ・小型ケースにいいグラボ押し込んでます ・GPU稼働メーターついてます ・電力メータついてます デジタル電力計 RS
Pro LCD 6桁 パルス出力 RS Proシリーズ ・光ります(キリッ
5.
Agenda ・GPUメータをつける ・(放熱のために) 配線を整理する ・光らせる ・すこしは、IoTっぽいこと ・温度センサをつける
6.
GPUメータをつける
7.
GPU電圧計を付ける 秋月通商 通販コード M-00142 http://akizukidenshi.com/catalog/g/gM-00142/ ※頑張ってケースに穴を あけてつけてください。 取り付け 12V(メータのプラスに接続) COM (メータのマイナスに接続) 配線の引き出しは 理想的にはコネクタのコンタクト を外してダブルカシメで配線を 引き出すのが理想です ※要特殊工具 メータのカバーは取り外しできるので、 12V±5%(11.4V~12.6V)の範囲を書き込みます。 配線の引き出し 1つのコンタクトに 2本の配線を付ける (ダブルカシメ)
8.
GPU電流計をつける Amazon で上記商品名で検索 秋月通商 通販コード
M-00226 http://akizukidenshi.com/catalog/g/gM-00226/ 1.下記のDC 50Vの電圧計の裏のねじを外して 分解する。 2.下図の抵抗を外してメータ直結にする 目盛り板のVをAに書き換える。 3.下図の配線を行う GPU電源コネクタ ATX電源 + ー 魔改造メータ 4.固定する
9.
電源コネクタ編 配線を整理する。
10.
https://jp.rs-online.com/ RSコンポーネンツ •RS品番 215-5900 Molex 11-030-0044 ¥2,572 参考 1.ピンコンタクトを抜きます。 ※特殊工具が必要です。 注意点 ・ケーブルを詰める作業はまとめて行わず、1本ずつ作業することを強くお勧めします。 (配線を絶対間違えないようにするため) ・作業前に写真を撮ってから行うことを推奨します。 (空きピンがある場合があるため、間違えないための配慮) ケーブルを切り詰める方法
11.
http://www.engineer.jp/products/nipper/np06/pa-07 エンジニア PA-07 2.配線を切り詰めて、電線の被覆を剥きます ・内部の銅線を切らないように、適切なサイズの穴 ※切った電線で練習するとよいです。 注意点 ・プラグインケーブルの機器側のケーブルの根元に 電解コンデンサが内蔵されている場合があります。 当方の技術検討、検証を行った結果は特に取り除いても 問題はないとの結論になりました。 ※自己責任にて対応ください。 ケーブルを切り詰める方法
12.
3. ピンコンタクトを圧着します。 https://jp.rs-online.com/ RSコンポーネンツ •RS品番 679-4697 ¥14.3
(100個購入時) 参考 使用部品 使用工具 https://jp.rs-online.com/ RSコンポーネンツ •RS品番 688-4643 ¥4834(税込) 参考 Molex 43030-0003エンジニア PA-20 被覆とともに圧着 芯線:2.0mmで圧着 全体:2.3mmで圧着 芯線を圧着 作業イメージ 注意点: ・確実に抜けないことやピンの破損 がないことを確認してください。 ・お手本として抜いたコンタクトの 圧着を参考にしてください。 ・コンタクトピンは多目に買って、 練習してから本番に臨んでください。 !!外れると大変なことになります!! ここが長い場合 はニッパーで 余らないように 切ってください。 (重要) ※2本の電線を同じコンタクトに圧着している部分もあります その部分は同じように圧着してください。(難しいですが) ケーブルを切り詰める方法
13.
4. ピンコンタクトをハウジングに差し込みます。 圧着の口が開いている向きがラッチと同じ向き 注意点: ・カチッとクリック感があるところまで差し込んでください。 目視で他のピンと同じ位置まで差し込まれていることを確認してください。 ・圧着の仕上がりに自信がない場合は迷わず納得がいくまでやり直してください。 抜けると大変なことになります。 ・絶対に差し込む位置を間違えないようにしてください。 最悪、電源が火を噴く可能性があります。 ケーブルを切り詰める方法
14.
信号ケーブル編 配線を整理する。
15.
使用工具 エンジニア PA-20 使用部品 QIコネクタ http://akizukidenshi.com/catalog/g/gC-12160/ 参考 信号線も電源線のように一旦ピンコンタクトを抜き、配線を切り詰めて、末端にピンコンタクトを圧着して挿入 します。 https://jp.rs-online.com/ RSコンポーネンツ •RS品番
688-4643 ¥4834(税込) 参考 このプラスチックの部分を慎重にカッターの刃などで起こして 電線とコンタクトを引き抜きます。 注意: ・プラスチックの爪は非常に折れやすいので 慎重に作業してください。
16.
配線整理後の写真
17.
http://akizukidenshi.com/catalog/g/gC-12151/ http://akizukidenshi.com/catalog/g/gC-12160/ 温度センサ http://akizukidenshi.com/catalog/g/gP-07257/ 市販の10kΩサーミスタが対応しているようです。 市販品がないので、以下の部品を 組み立てて対応します。 圧着工具は 前述のエンジニア PA-20
を使用
18.
光らせる https://www.asus.com/jp/support/FAQ/1031115/ 秋葉原にも適合品が 売ってない!
19.
必要なもの 秋月通商 マイコン内蔵テープLED フルカラーRGB1m http://akizukidenshi.com/catalog/g/gM-12404/ WS2812Bを改良したWS2813Bを144個使った1m テープLEDです。それぞれのLEDにマイコンが内蔵されている 為、個々の色を自由に制御可能です。 対応製品がないので、市販延長ケーブルを加工して利用 電源分岐ケーブル
20.
配線の加工 ・シリアルATA電源ケーブルの 赤線をLED付属コネクタの赤線 ・シリアルATA電源ケーブルの 黒線をLED付属コネクタの白線 ・アドレサブルLEDの Data線を LED付属ケーブルの緑線に それぞれ接続 信号は秋月に売っている WS2813Bと 互換性があります。
21.
全LED144個のうち、119個しか光らず先端25個は点灯せず! テスト! それでもマニュアルの60個の記述の倍の個数は光る!
22.
ケースからはみ出すので….. おとなしくLED20個で我慢
23.
少しはIoTっぽいことを
24.
デバイスの消費電力監視 電源側 電源側 AC100V / AC200V
25.
デバイスの消費電力監視 RS485 トランシーバ Tx Rx Data Enable 取り出せるデータ ESP-WROOM-32 ・Arduino で開発可能 ・Bluetooth
/ Wifi 内蔵 電力監視
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