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@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

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4,828日(2010/07/13より)
ツイート数
91,578(18.9件/日)

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2023年09月29日(金)2 tweetssource

2023年09月28日(木)4 tweetssource

9月28日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

@shinh あ、もちろん、浜地さんが理解しているということは理解しています。単にその、はじめからそう作ってあるものを「面白い現象」というのは私の感覚にはちょっとなじまない、という程度の話です。

posted at 01:16:12

9月28日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

発表資料2つなんとかした。明日寝坊して研究会に遅刻してもそれは主催者のせいだということにしたい。

posted at 01:03:11

2023年09月27日(水)7 tweetssource

9月27日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

まあでもそういうの考えてるから専用命令までいれたとか?とはいえ今のところ NVIDIA って買ったもの上手く商売にできてない感じが。Xどうなるんだろ。

posted at 21:24:22

9月27日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

ここのとこ滅茶苦茶忙しくて日記を書く余裕もないわけだが、明日の研究会のプログラムよくみたら私 40 分と 30分の2つトークがあるぞ。えええ、、、まあ30分と15分くらいでいいとしても、、、

posted at 11:32:48

9月27日

@sfuruyaz

Shinnosuke Furuya@sfuruyaz

今日はSolution Architectのポジション2つを紹介したけど、「どこで働くか」ではなく「誰と働くか」が大事。そして相性は人それぞれなので、他人の言うことに惑わされないように。転職を考えてるみなさんに、幸せな出会いがありますように!

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retweeted at 09:45:55

2023年09月26日(火)3 tweetssource

9月26日

@preferred_jp

PFN Tech@preferred_jp

【ブログ】PFNと神戸大学が共同開発した深層学習向けアクセラレータMN-Core™は計算速度に極振りしており、計算結果を記憶するより計算し直す方が速いという面白い現象が起きます。エンジニアの@shinhが、この現象を利用し再計算で高速化したコンパイラの技術を紹介します。 tech.preferred.jp/ja/blog/mncore

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retweeted at 15:12:01

2023年09月25日(月)8 tweetssource

9月25日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

なお、我が大学でというか少なくとも我が研究科でここ10年くらいにやっているテニュアトラックは基本的に定員枠でやってます。

posted at 21:58:26

9月25日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

そもそも文科省のテニュアトラック関係の予算が時限でその間だけ人件費のお金でるけどあとは知らないよ、というものだったような。まああとは知らないよ、なのはそんなのばっかりで、それが大学の現状を招いているわけではある。

posted at 21:58:23

9月25日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

toyokeizai.net/articles/-/703 東北大、「名ばかりテニュアトラック」への言い分 直撃に副学長は「独自の制度であり問題ない」 -- 15年くらい前(だっけ?)の東工大もテニュアトラックこうだったよね?大体日本の「テニュアトラック」はテニュアトラックではないというのは既に常識だったのではない?

posted at 21:58:20

9月25日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

とりあえずこういう人達では国家は機能しないというのが国民の共通認識であって欲しいが現状ではそうでないと。

posted at 21:21:55

9月25日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

HPE Experience Survey というところからお客様アンケートっぽいメイルがきたんだけどフランス語である。どうしてこうなった?

posted at 20:31:50

9月25日

@fukuokacity_sm

福岡市科学館【公式】@fukuokacity_sm

\ TV放送 /
9/25(月)18:10~「ロクいち!福岡」(NHK総合・福岡県内)番組内で #福岡市科学館 の矢原徹一館長が紹介されます。「ブラタモリ」の旅のパートナーで知られる野口葵衣アナが矢原館長の異例の新種発見を独自取材されました!ぜひご覧ください✨
www.nhk.jp/p/ts/QM853J35J @nhk_fukuoka #植物 pic.twitter.com/zBNPz6uCrD

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retweeted at 12:24:01

2023年09月24日(日)1 tweetsource

2023年09月23日(土)9 tweetssource

9月23日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

「日本側が希釈で核汚染水の放射性物質の濃度を下げようとしているが、全放射性核種に対して全体量のコントロールを行わず、海洋放出の危害性を軽減化、隠蔽しようとしていることこそ、科学精神やプロフェショナリズムに背を向ける現れである。」とある。

posted at 23:12:56

9月23日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

もっとも、東電も国も、非常に注意深く、トリチウム以外については総量に言及することを避けているようには見える。

posted at 01:00:10

9月23日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

まあ東電とかの「放出される処理水を毎日2飲んだら」はそういう計算だといえなくははないが、実際のリスク評価はそういうふうにはやってない(IAEAのレポート見ればわかる)。でもその辺の区別をつけない人が発生していた可能性はある。

posted at 00:56:46

9月23日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

で、当たり前だが東電も国もIAEAも総量に意味がないなんてことは一言もいってないわけで、「総量に意味がないのがカガクテキ」がどうやって発生してネットのあるグループに受け入れられたか、は非常に興味深い。

posted at 00:56:35

9月23日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

IAEA のガイドラインに従うアセスメントには必ず放出した放射性物質がどう拡散するかの数学モデルがはいる(とGSG-10 パラグラフ 5.2 に書いてある)。なので、最初に薄めるとそれに反比例して被曝が減るなんてことは原理的におこらない。

posted at 00:46:02

2023年09月22日(金)1 tweetsource

2023年09月21日(木)1 tweetsource

2023年09月20日(水)6 tweetssource

9月20日

@kinoryuichi

木野龍逸 (Ryuichi KINO)@kinoryuichi

この枠組みしかないだろうなと思うのと同時に、少なくとも東電を存続させた政府判断より評価できるとも思う。
東電を潰して補償会社として残す手もあったのに、官僚に丸め込まれて政治家がビビってしまったのが、今に禍根を残しているので。

www.sanspo.com/article/202309

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retweeted at 20:45:03

2023年09月19日(火)1 tweetsource

2023年09月17日(日)21 tweetssource

9月17日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

結局、A64fx が商用展開できなかった理由は単純にピーク性能あたりの価格が x86 に比べて高い(少なくとも有意に安くない)からといえる。まあこれに加えて実行効率の問題はある。

posted at 22:48:55

9月17日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

A64fx のコア(L1まで)は推定 2.6mmsq なので(私がダイ写真をものさしではかった数字)、Zen2 コアとほぼ同じ。

posted at 22:48:52

9月17日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

N7 だとCPUなら AMD Zen2。これは CCD が74mmsq, 3.8B trs, 8 core、まあこれ実際のCPUコアは4割以下くらいで半分以上がL3だ。L2 までのコアは 2.83mmsq と。L2 512KB。

posted at 22:48:49

9月17日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

N7 400mmsq のチップに HBM 4個つけたら売って利益だすとにはいくらか?というとそれは富士通の製造数では100万では無理と思われる。つまり、 600億では6万ノードしかはいらない。でも現在 R-CCS には16万ノードはいっている。

posted at 22:48:43

9月17日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

もちろん、論理的にありえる回答は「赤にするつもりはなかったから」なんだけど、色々設計変更があったとはいえ製造費が大きくずれこむわけじゃない。

posted at 22:48:40

9月17日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

私がよくわからないのは「京」で赤だした(とここに書いてある)のに何故もっと赤がでる富岳をやったのか?ということ。

posted at 22:48:35

9月17日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

ついでに Haswell の E5 2690 v3 は 22nm で2.6B trs, 356mmsq, 12 コア。3GHz で回ると 576GF。これは2014年なのでだいぶ先。

posted at 22:48:32

9月17日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

ちなみに FX10 はTSMC 40nm で502mmsq に 1.87B trs と資料にはある。 FX100 はTSMC 20nm で700mmsq に 3.75B trs と資料にはある。

posted at 22:48:29

9月17日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

2012年だと Sandy Bridge の E5 2690 あたりが AVX 対応でクロックも高いのでピーク性能も高い(んだっけ?)。32nm 2.3G trs 435mmsqと。

posted at 22:48:26

9月17日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

これが12億。2012年なら300TF。10PF 400億。ちなみに、「京」は 45nm でダイサイズが 513mmsq、760M trs これが8万ノード。

posted at 22:48:23

9月17日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

「京」は 2012年にまあ600億で10PF で、これはそもそも高い。CfCA は2008年のXT4 が 30TF で2013年度のXC30が最初500TFだったかな。SX9 がなければXT4も 40-50はいけたかも。

posted at 22:48:20

9月17日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

引用:その費用で新たなスーパーコンピュータの開発と実際のハードウェアの納品までを賄わなくてはならない。これは普通に考えて持ち出しが多くなり、マイナスとなる事は明らかだ。それなのに何故富士通は次のフラグシップマシンの開発まで引き受けるのだろうか?

posted at 22:48:14

9月17日

@jun_makino

Jun Makino@jun_makino

引用: 「京」のように新たにスーパーコンピュータを開発するには数百億円の投資を必要とする。すべての予算が富士通に支払われるのであれば良いが、実際に富士通に支払われた額は予算のほぼ半分程度である。

posted at 22:48:11

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