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データエンジニアリング：初心者のためのフォーミュラ1にインスパイアされたガイド

私は強く信じていますある概念を説明する最も良い方法は、具体例を用いることですしかし、私の大学の教授の中には、「それを説明するために例が必要なら、それは理解していない証拠」と言う人もいました

「34%高速な整数から文字列への変換アルゴリズム」

コンピュータプログラミングにおいて、与えられた整数を文字列に変換することは一般的な操作ですこれは、例えば整数を画面に表示する前や、テキスト形式の任意の場所に表示する前に行うべきです...

GPUは人工知能の希少な地球の金属、さらには金そのものとも呼ばれています。それは、今日の生成的AI時代において基盤となる存在であるためです。それは3つの技術的理由と数多くのストーリーによって説明され、それぞれの理由には多くの側面がありますが、大まかに言えば次のようなものです。 GPUは並列処理を使用します。 GPUシステムはスーパーコンピュータの高さにまでスケールアップします。 AIのためのGPUソフトウェアスタックは幅広く深いです。その結果、GPUはCPUよりも高速かつエネルギー効率が優れており、AIのトレーニングおよび推論においても優れたパフォーマンスを提供し、高速計算を使用するさまざまなアプリケーションにおいても利益をもたらします。スタンフォード大学のヒューマンセンタードAIグループの最近のレポートによれば、GPUのパフォーマンスは「2003年以来約7000倍」向上し、価格性能比は「5600倍」増加していると報告されています。 2023年のレポートは、GPUのパフォーマンスと価格性能の急激な上昇を捉えています。レポートはまた、AIの進展を測定し予測する独立系の研究グループであるエポックの分析も引用しています。「GPUは、機械学習ワークロードを高速化するための主要なコンピューティングプラットフォームであり、過去5年間のほとんど（もしくはすべて）の最大のモデルがGPU上でトレーニングされています… それにより、AIの最近の進歩に重要な貢献をしています」とエポックはサイトで述べています。また、米国政府のためにAI技術を評価した2020年の研究も同様の結論を導いています。「製造および運用コストを含めた場合、最先端のAIチップは生産性と運用コストをリーディングノードCPUよりも1〜3桁高いと予想されます」と述べています。「NVIDIAのGPUは、過去10年間にAI推論のパフォーマンスを1000倍向上させました」と同社の首席科学者であるビル・デーリー氏は、半導体およびシステムエンジニアの年次集会であるHot Chipsの基調講演で述べています。 ChatGPTがニュースを広める ChatGPTは、GPUがAIにとって優れたものであることを強力に示した例です。数千のNVIDIA GPUでトレーニングされ、実行される大規模な言語モデル（LLM）は、1億人以上の人々が利用する生成的AIサービスを提供しています。その2018年のリリース以来、AIの業界標準ベンチマークであるMLPerfは、NVIDIA GPUのトレーニングおよび推論のリーディングパフォーマンスを詳細に示しています。例えば、NVIDIA Grace Hopper Superchipsは最新の推論テストで圧倒的な成績を収めました。そのテスト以降にリリースされたNVIDIA TensorRT-LLM推論ソフトウェアは、パフォーマンスを最大8倍向上させ、エネルギー使用量と総所有コストを5倍以上削減します。実際、NVIDIA…

「2024年に注目すべきトップ5のWeb3企業」

「Web3において革新を牽引しているトップ企業を発見しましょう彼らの特徴的な能力について学び、彼らがブロックチェーン、暗号通貨、ソーシャルプラットフォーム、ゲーム、そして分散型インターネットを再定義している方法を探求しましょう」(Web3においてかくしんをひっぱっているトップきぎょうをはっけんしましょうかれらのとくちょうてきなのうりょくについてまなび、かれらがぶろっくちぇーん、あんごうつうか、そーしゃるぷらっとふぉーむ、げーむ、そしてぶんさんがたいんたーねっとをさいていぎているほうほうをたんきゅうしましょう)