Ruby が YJIT でなんで速くなるのか？ Lazy Basic Block Versioning をサクッと理解してみた - estie inside blog

2022/08/15 95 users TypeScript estie YJIT Ruby 普段

estie でソフトウェアエンジニアをしている徳永(@yTo_9)です。 estie では Ruby を書いたりTypeScriptを書いたりしています！ estie 夏のブログ祭りにかこつけて、せっかくなら普段は追わない部分だけど、気になっていたYJITなるものを深掘りしてみようと思い、「YJITがなぜRailsアプリケーションの高速化を実現できたの... 続きを読む

今話題のいろいろなコンテナランタイムを比較してみた

2018/11/22 70 users コンテナランタイム ソフトウェアイノベーションセンタ 話題

今話題のいろいろなコンテナランタイムを比較してみた 1. Copyright©2018 NTT corp. All Rights Reserved. 今話題のいろいろな コンテナランタイムを比較してみた 2018/11/21 日本電信電話株式会社 ソフトウェアイノベーションセンタ 徳永 航平 Docker Meetup Tokyo #26 2. 2Copyright©2018 NTT corp. All Rights Reserv... 続きを読む

コンテナ未経験新人が学ぶコンテナ技術入門

2018/11/12 1052 users コンテナ技術入門 ソフトウェアイノベーションセンタ 航平

コンテナ未経験新人が学ぶコンテナ技術入門 1. Copyright©2018 NTT corp. All Rights Reserved. コンテナ未経験新人が学ぶ コンテナ技術入門 2018/09/19 日本電信電話株式会社 ソフトウェアイノベーションセンタ 徳永 航平 2. 2Copyright©2018 NTT corp. All Rights Reserved.  システム運用の歴史とコンテナに至るまで... 続きを読む

コンテナ未経験新人が学ぶコンテナ技術入門

2018/11/12 1052 users コンテナ技術入門 ソフトウェアイノベーションセンタ 航平

コンテナ未経験新人が学ぶコンテナ技術入門 1. Copyright©2018 NTT corp. All Rights Reserved. コンテナ未経験新人が学ぶ コンテナ技術入門 2018/09/19 日本電信電話株式会社 ソフトウェアイノベーションセンタ 徳永 航平 2. 2Copyright©2018 NTT corp. All Rights Reserved.  システム運用の歴史とコンテナに至るまで... 続きを読む

最近のスパースなニューラルネットワークについて - SmartNews 開発者ブログ

2017/06/01 150 users スパーズ ニューラルネット GaN ニューラルネットワーク

こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、スパースなニューラルネットワークの話をします。 要約すると ニューラルネットのスパース化によって、精度はほとんど犠牲にせずに、計算効率は3〜5倍程度まで向上できる スパース化にはまだ課題が多く、ニューラルネットの高速化という意味では、次の戦場はたぶんここになる スパースとは、ス... 続きを読む

ニューラルネットワークの量子化についての最近の研究の進展と、その重要性 - SmartNews 開発者ブログ

2017/03/08 491 users ニューラルネットワーク SmartNews GaN 進展 推論

こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、ニューラルネットワークの量子化の話をします。 TL;DR パラメータだけを量子化するのであれば、ほぼ精度を落とさずに、パラメータのデータ容量は1/16程度にまで削減できる パラメータ、アクティベーション、勾配のすべてを量子化し、推論だけでなく学習までもビット演算だけで実現する研... 続きを読む

オンライン機械学習（機械学習プロフェッショナルシリーズ第1期）発売のお知らせ | Preferred Research

2015/04/06 163 users Preferred Research オンライン機械学習

お久しぶりです。徳永です。 講談社からオンライン機械学習というタイトルの本が出版されます。著者はPreferred Infrastructure/Preferred Networksの海野, 岡野原, 得居, 徳永の4人です。 機械学習の中でもオンライン機械学習に特化した本で、単純パーセプトロンから始まり、Passive Aggressive, Confidence Weighted, AROW,... 続きを読む