CloudNative Days Spring 2021 ONLINE キーノートでの発表資料です。
https://event.cloudnativedays.jp/cndo2021/talks/1071
本セッションでは、DockerとKubernetesのもつ基本的な機能の概要を、コンテナの仕組みをふまえつつイラストを用いて紹介していきます。一般にあまり焦点をあてて取り上げられることは多くありませんが、コンテナの作成や管理を担う低レベルなソフトウェア「コンテナランタイム」も本セッションの中心的なトピックのひとつです。
本セッションは、拙著「イラストで分かるDockerとKubernetes」(技術評論社)の内容を参考にしています。
https://www.amazon.co.jp/dp/4297118378
CloudNative Days Spring 2021 ONLINE キーノートでの発表資料です。
https://event.cloudnativedays.jp/cndo2021/talks/1071
本セッションでは、DockerとKubernetesのもつ基本的な機能の概要を、コンテナの仕組みをふまえつつイラストを用いて紹介していきます。一般にあまり焦点をあてて取り上げられることは多くありませんが、コンテナの作成や管理を担う低レベルなソフトウェア「コンテナランタイム」も本セッションの中心的なトピックのひとつです。
本セッションは、拙著「イラストで分かるDockerとKubernetes」(技術評論社)の内容を参考にしています。
https://www.amazon.co.jp/dp/4297118378
株式会社ミライタスの社内発表会でG(インフラグループ:サーバー)チームが発表した「Linux Server 冗長化~リアルタイム同期でラクラク運用~」ののスライドです(個人名を含む部分等、一部変更を加えています)。専門的な内容ですが、実際にメンバーの1人が作業を行い検証したため、手順書としても使用できるものとなっています。
株式会社ミライタスの社内発表会でG(インフラグループ:サーバー)チームが発表した「Linux Server 冗長化~リアルタイム同期でラクラク運用~」ののスライドです(個人名を含む部分等、一部変更を加えています)。専門的な内容ですが、実際にメンバーの1人が作業を行い検証したため、手順書としても使用できるものとなっています。
A Cost-Effective and Scalable Merge Sort Tree on FPGAsTakuma Usui
Sorting is an important computation kernel used in a lot of fields such as image processing, data compression, and database operation. There have been many attempts to accelerate sorting using FPGAs. Most of them are based on merge sort algorithm. Merge sorter trees are tree-structured architectures for large-scale sorting. If a merge sorter tree with K input leaves merges N elements, merge phases are performed recursively, so its time complexity is O(Nlog_K N). Hence, to achieve higher sorting performance, it is effective to increase the number of input leaves K. However, the hardware resource usage is O(K). It is difficult to efficiently implement a merge sorter tree with many input leaves.
Ito et al. have recently proposed an algorithm which can reduce the hardware complexity of a merge sorter tree with K input leaves from O(K) to O(logK). However, they only report the evaluation results when K is 8 and 16. In this paper, we propose a cost-effective and scalable merge sorter tree architecture based on their algorithm. We show that our design achieves almost the same performance compared to the conventional design of which the hardware complexity is O(K). We implement a merge sorter tree with 1,024 input leaves on a Xilinx XC7VX485T-2 FPGA and show that the proposed architecture has 52.4x better logic slice utilization with only 1.31x performance degradation compared with the conventional design. We succeed in implementing a very large merge sorter tree with 4,096 input leaves which cannot be implemented using the conventional design. This tree achieves a merging throughput of 149 million 64-bit elements per second while using 1.72% of slices and 7.48% of Block RAMs of the FPGA.
We have improved our designs. Our new 4,096-way merge sorter tree achieves 200 [Million records per second] (32-bit key and 32-bit satellite data) with only 2.99% of slices.
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。