NVIDIA、過去に国立研究機関へのGeForce導入妨害の疑い Amazing, every word of what you just said was wrong. 2017.12.20 Updated by Ryo Shimizu on December 20, 2017, 06:24 am JST 昨日の記事に対し、NVIDIAからヒステリックといえるほどの対応が起きました。不思議です。明らかに意図的に動いているのに、公表されている事実を指摘しただけなのにこの反応は不可解ですね。 NVIDIA側からは、「個別に面談して誤解を晴らしたい」という連絡を頂きましたが、そもそもなぜ個別に面談する必要があるのでしょうか。筆者のもとにはNVIDIAからGeForceの供給を止められている、という代理店の話も聞こえてきます。水面下でコトを落ち着かせたいということなのでしょうか。 また、海外には
NVIDIAが規約変更によりGeForceのデータセンター利用を制限。大学などの研究活動にも大ブレーキ First Order rising 2017.12.19 Updated by Ryo Shimizu on December 19, 2017, 16:08 pm JST 深層学習分野で、NVIDIAの名を知らない者は潜りと言われても仕方がないでしょう。かつて日本の新聞社で、NVIDIAを「謎の半導体メーカー」と呼んで赤っ恥をかいた人がいますが、NVIDIAなくして深層学習の研究はままならないことは間違いありません。 というのも、深層学習に不可欠な積和演算機能に優れた半導体とAPIを提供しているのが、事実上世界にNVIDIA一社しかないからです。 Intelやその他のメーカーも頑張って入るのですが、NVIDIAが持つ多数の知的財産権の前に、後塵を拝しています。 それはそれで、NVID
UnicodeのUTF-16エンコーディングではほとんどの文字(コードポイント)は2バイトで表現されるが、Unicodeに後から追加収録された文字の多くは4バイトで表現される。4バイト文字がうまく扱えないプログラムというのはわりとよくある。しかし世界中で広く使われるようになった絵文字がよりによって4バイト文字であるせいで、そのような文字が扱えない問題がよいペースで解決に向かいつつある。それについて少し説明してみようと思う。 Unicodeが80年代から90年代初頭にかけてデザインされたときの目標の一つは、Unicodeに含まれる文字数を65536個以内に収めることだった。現代の文章を実用的なレベルで表すためには、漢字などを含めてもそれだけの種類の文字があれば十分だと考えられたのだ。当然これは1文字を2バイトで表すことを念頭に置いていた。つまりコンピュータの揺籃期から当時に至るまで単純に英語
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NOTE1: 2017/8/12に2つ目の問題について更新しました。ついに両方の問題が解決しました。 NOTE2: 2つ目の問題についてはすべての経緯をまとめた書籍があります。 4月にRyzenを積んだデスクトップマシンを買いました。その上で日課であるカーネルビルド&テストをした*1ことをきっかけに、2つの問題が発生しました。先代のCore i5を積んだマシンでは起きなかった現象です。 このエントリは自分用のメモがてら、新しいことがわかれば随時更新していきます。後者については9月に開催されたkernelvm北陸にて、本ブログには書かれていない解析の詳細などについて発表してきました。 Ryzen segv battle from Satoru Takeuchi www.slideshare.net 環境 ハードウェア CPU: Ryzen 1800X Motherboard: ASUS PR
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