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Facebook、新しいMySQL用ストレージエンジン「MyRocks」をオープンソースで公開。フラッシュに適したデータの書き込みと圧縮効果 FacebookはMySQL用の新しいストレージエンジン「MyRocks」をオープンソースで公開しました。同社のエンジニアである松信嘉範（Yoshinori Matsunobu）氏がFacebookのブログに投稿した記事「MyRocks: A space- and write-optimized MySQL database」で紹介しています。 MySQLのデータベースエンジンとして使われているInnoDBは優れているものの、フラッシュストレージと組み合わせたときに書き込まれるデータ量の効率性などに課題があったため、MyRocksに取り組んだと説明されています。 InnoDB is great for performance and reliabil

Anterior, a company that uses AI to expedite health insurance approval for medical procedures, has raised a $20 million Series A round at a $95 million post-money valuation led by…

Research indicates that carbon dioxide removal plans will not be enough to meet Paris treaty goals

Try Google CloudStart building on Google Cloud with $300 in free credits and 20+ always free products. Free Trial It’s not hyperbole to say that use cases for machine learning and deep learning are only limited by our imaginations. About one year ago, a former embedded systems designer from the Japanese automobile industry named Makoto Koike started helping out at his parents’ cucumber

転職するたびにブログ記事を書く必要はないと思いつつ、入社エントリがあったのだから退社エントリもないとダメだろうという自分の中の律儀さに応えるために、なんらか書いてみます。 Facebookには4年前、2012年4月16日に入社しました。Ad Operationという役職でしたが、研修中にMedia Solutionsへチーム名が変わりました。2013年12月にはClient Solutionsに再度変更。「名前が変わってもやることは変わらない」というのはよくある話ですが、実際には会社がすさまじい勢いで大きくなる中で、名前より早くやることが変わっていく状態でした。2014年9月にはそのままClient Solutionsチームのマネージャーになりました。 2015年6月にMarketing Scienceというチームに移籍、Instagramの担当となりました。2016年からはInstagr

In this post, we’ll share how deep learning research usually proceeds, describe the infrastructure choices we’ve made to support it, and open-source kubernetes-ec2-autoscaler, a batch-optimized scaling manager for Kubernetes. We hope you find this post useful in building your own deep learning infrastructure. A typical deep learning advance starts out as an idea, which you test on a small problem.