Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AVXって何だ?
Search
kkojima
September 15, 2020
Technology
1
910
AVXって何だ?
GPUなしでもここまでできるAI構築シリーズ2020.9.17
https://ibm-developer.connpass.com/event/187302/
kkojima
September 15, 2020
Tweet
Share
More Decks by kkojima
See All by kkojima
Dojo ++ 「GPUなしでもここまでできるAI構築シリーズ Part 4」カスタムAIモデルの作成からモデルのデプロイまで
kkojima
0
270
最終回、オープンソースの話します
kkojima
1
250
AIデータはどうためる、テープアーカイブの復権
kkojima
0
200
AIに必要なデータをどう送るか、ネットワークを考える
kkojima
0
340
x86 CPUで動くAIアプリ作成で知っていると便利な基礎知識
kkojima
0
870
Dojo ++ 「GPUなしでもここまでできるAI構築シリーズ Part 3」事前準備
kkojima
0
300
Dojo ++ 「GPUなしでもここまでできるAI構築シリーズ Part 2」インテルがチューンしたPythonとTensorFlow
kkojima
0
1.5k
Dojo ++ 「GPUなしでもここまでできるAI構築シリーズ Part 2」環境構築手順
kkojima
0
410
Other Decks in Technology
See All in Technology
AI Agent Standards and Protocols: a Walkthrough of MCP, A2A, and more...
glaforge
0
270
Digitization部 紹介資料
sansan33
PRO
1
6.5k
ALB「証明書上限問題」からの脱却
nishiokashinji
0
120
次世代AIコーディング:OpenAI Codex の最新動向 進行スライド/nikkei-tech-talk-40
nikkei_engineer_recruiting
0
140
2025年 山梨の技術コミュニティを振り返る
yuukis
0
160
会社紹介資料 / Sansan Company Profile
sansan33
PRO
11
390k
#22 CA × atmaCup 3rd 1st Place Solution
yumizu
1
200
Node vs Deno vs Bun 〜推しランタイムを見つけよう〜
kamekyame
1
470
CQRS/ESになぜアクターモデルが必要なのか
j5ik2o
0
960
RALGO : AIを組織に組み込む方法 -アルゴリズム中心組織設計- #RSGT2026 / RALGO: How to Integrate AI into an Organization – Algorithm-Centric Organizational Design
kyonmm
PRO
3
1.3k
歴史から学ぶ、Goのメモリ管理基礎
logica0419
14
2.8k
スクラムを一度諦めたチームにアジャイルコーチが入ってどう変化したか / A Team's Second Try at Scrum with an Agile Coach
kaonavi
0
230
Featured
See All Featured
The B2B funnel & how to create a winning content strategy
katarinadahlin
PRO
0
240
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
61k
Visualization
eitanlees
150
16k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
3.9k
AI: The stuff that nobody shows you
jnunemaker
PRO
2
170
Writing Fast Ruby
sferik
630
62k
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
430
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
61
48k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
527
40k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
470k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
Transcript
GPUなしでもここまでできるAI構築シリーズ 2020.9.17 「AVXってなんだ?」
「GPUなしでもここまでできるAI構築」 今回のシリーズでの範囲は: 出荷数が圧倒的に多いインテル x86 CPU を対象とします (Macユーザ、⼤歓迎) IBM Cloud でも利⽤できる
AVX-512 搭載機種がベスト でも AVX2 でもそれなりに実感できるはず
全4回あります (初回は座学のみ 第2,3,4回はハンズオンあり) 1回 9⽉17⽇ 14:00 座学 2回 10⽉29⽇ 14:00
座学, ハンズオン 3回 11⽉12⽇ 14:00 座学, ハンズオン 4回 12⽉10⽇ 14:00 座学, ハンズオン 「GPUなしでもここまでできるAI構築」
わたしたちの環境
計算⽅法によって機械には向き不向きがある JAMSTEC 地球シュミレータ ベクトル演算専⽤機 (おそらく現⾏では唯⼀) シミュレーションモデルが使うメモリが⼤きなベクトル演算に特化
AVX ってなんだ? ベクトル演算ってなんだ? CPUはハードウェアだけど、必ずソフトウェアが命令を出している AIやシミュレーションで重要な命令にSIMDがある SIMDを使った演算をベクトル演算という SIMD: Single Instruction Multiple
Data AVX: Advanced Vector Extensions
AVX ってなんだ? AIと関係あるの? シミュレーションではモデル(本物の特徴を掴んだ枠)をつくる ⽔や空気、物体などは3次元以上の要素でモデルを計算する必要がある GPU: 重要な要素だけ選択的に計算して表⽰することが得意(ゲーム映像など) CPU: 緻密に再現することが得意 (AVXはこの密度を⾼める)
Deep Learningではシミュレーションと同じベクトル演算が使われる
AVX ってなんだ? どれくらい強⼒なの? コンピュータの能⼒の尺度に FLOPS (⼀秒に何回浮動⼩数点 演算ができるか)があります AVXなし 1 FLOPS/クロック
AVXあり 8 FLOPS/クロック AVX2あり 16 FLOPS/クロック もし性能が⼗分にひきだせるソフトを利⽤するならばAVXなし に⽐較するとAVX2は16倍の性能がクロックあたり出せるかも
AVX ってなんだ? インテルだけ? AVXはAMDのCPUにも⼊っている AVX2, AVX-512と進化している (こちらはインテルが先⾏)
AVX ってなんだ? CPUが対応していればOK? AVXはハードウェアの機能 (CPUに埋め込まれている) でもほんとうに⼤事なのは開発環境(ソフトウェア) このシリーズではここを深掘りします
AI 専⽤機だとどうなっているの? おすすめ資料: CQ出版社 ⽉刊インターフェース 10⽉号 ほとんどの製品、コンセプトが網羅されている (DLU はあったけど SX-Aurora
がなかったのは残念) 過渡期の今、われわれがどこにいるかわかる
本⽇の⽬⽟ この事実にあなたはおどろく。。 「インテル製 TensorFlow があるなんて」
次回以降の環境 Mac sysctl machdep.cpu.brand_string Windows 10 (PowerShell) @((Get-WmiObject Win32_Processor).Name)[0] Linux
lscpu | grep "Model name” (仮想環境だとうまく表⽰されないので lscpu 出⼒の Flags:を確認) 1. Google、Qwant など検索エンジンで出⼒を調べる (Intel製だったら) Intel Ark というCPUスペック表がみつかるはず 2. AVX2, AVX-512 が記載されていれば当たりです もし表⽰がなくてもこのシリーズの⼿順は素振り練習としてできます お⼿元の環境を次回までにご確認ください
例: Macが該当しているか調べる kojima@mac ~ % sysctl machdep.cpu.brand_string machdep.cpu.brand_string: Intel(R) Core(TM)
i5-4278U CPU @ 2.60GHz i5-4278U を Web 検索 さらに ark.intel.comの該当ページで “AVX” を検索 すると “Instruction Set Extensions Intel® SSE4.1, Intel® SSE4.2, Intel® AVX2” AVX2 当たり!
まずは楽しんでください !