昨日に続いて、本日の工学博士 高橋宏尚の独り言です。

本日の独り言は、こちらです!

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Flynn's taxonomy が、示す、4つの分類のうち、SIMD(単一命令、複数のデータ)は、
GPUの分野で圧倒的な数のCoreをMultiple data向けに構成できることで性能を
格段に高めることに成功した。

この手法を用いて、最近のDeep Learningの処理も格段に高速化された。

さらにAI専用Processorとしても同様な構成で開発が進む。

しかしAIを用いたサービスを構築するにあたって、Latency of timeが重要になってくる。

私が言いたいのは、単にSIMDのためのComputation 部分だけでなく、
短時間でAccessできるある程度の容量を持つメモリーを同一シリコン内に
構成することが必須になってくると思っている。

このことは、他のTrendである、IoTにも言えることで、すべてのものが
IP AddressもってInternetにつながるということは、大きな通信帯域を必要とする。

この大きな通信帯域は、大量のData転送には効果はあるが、
小さなPacketをReal Timeに転送するには無理がある。

つまりIoTの構築するためのSecondary Cacheが周辺存在することが必要になってくる。

私の研究で、このSecondary Cache Storageを空間Cacheとして実現する研究をしている。

20170117-Suffer
DHA Suffer University





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