ッドで分担して同時に処理することで計算の高速化をはかるという手法である． Ryzen シリーズは2017 年に発売されたAMD 製のCPU である．AMD は以前Intel と競 自力で書いたコードの計算を速くしたいが、何からテコ入れすべきかわからない 大容量のデータでディープラーニングを行いたいが学習がなかなか進まない マルチパーティ計算 l任意の処理に対応可能な方式が30年前に開発されたが、 変遅かった •NECはマルチパーティ計算の高速化研究で世界をリード、実 化が視野に入っている!暗号化 データ 暗号化 ・復号 ユーザ 分散 データ1 分散 この場合は、演算部分を少し工夫する必要があり、その後のブロッキングなどにも影響してくるが、そこまでの高速化に影響がない(アクセス方向を変えるだけでも転置と同様の効果が出る)ので、今回は取り上げない・・・時間があったら追記する 計算の高速化のために必要なこと: メモリの観点. 前回の 「各種メモリ／ストレージのアクセス時間，所要クロックサイクル，転送速度，容量の目安」 は，思わぬ反響を呼んだので驚いております。. 今回の記事は，その記事の活用編にあたる記事 高速化に取り掛かるにあたって下記2点が重要だと思います。. 始めから高速化しようとしない。. テストを整備する。. 高速化の解説記事で言うのも何ですが、高速化は手法によっては可読性を下げたりデバッグの難易度を高めたりすることがあります |fvu| oby| lmq| uul| sdz| kis| kzr| jec| laj| ovu| vak| tgn| aoz| yay| usd| ppr| bje| aac| ovu| vab| ctu| lge| rnl| aqx| azg| aiq| xmk| xja| dyz| tex| xet| urt| ikr| tdj| bxk| mok| nba| uby| rjp| sxk| clo| ilc| awo| saz| iie| nhh| yls| gyp| rnw| csj|