DALL-E 3ベースの画像生成機能がMicrosoft Designerに備わったので,早速いくつか作ってみました。
結局,無機質な方が無難だろうということで,これを選びました。
MP4で少し遊んだものが下記になります。
ま,当面これでいいかなと。
主宰:幸谷智紀
DALL-E 3ベースの画像生成機能がMicrosoft Designerに備わったので,早速いくつか作ってみました。
結局,無機質な方が無難だろうということで,これを選びました。
MP4で少し遊んだものが下記になります。
ま,当面これでいいかなと。
高性能計算研究室(幸谷研究室)では,4年生前期終了時点で「動作する」Webサイトを構築することを最低限の目標としています。最終〆切は7/25(木)ですが,現時点で動作可能なものをご紹介しておきます。
2. 正確な評価に基づくグルメ情報の提供・・・食べログをはじめとするグルメ情報の評価は,厳しめの人から甘い人までごった煮状態です。そこで改めて正当な評価を行えるよう,評価者の評価値を精査し,採点しなおしました。一例を動画で紹介していますので,ぜひご来場してご覧下さい。
3. 求職・求人サイトの作成・・・マイナビ,リクナビよりも,求職者側,求人側にも使いやすいインターフェースを提供できるサイトを目指しています。
4. VALORANT攻略サイト・・・1500万人のユーザを誇るVALORANT攻略の情報を交換するためのコミュニケーションサイトです。
詳細の解説は,静岡理工科大学・袋井キャンパス・研究実験棟543研究室前のディスプレイで行っています。幸谷は静岡駅前キャンパスに出勤していますが,オープンキャンパスご来場の際にはぜひご覧下さい。
現代のコンピュータは,スマートフォンからスーパーコンピュータまで,複数の処理を同時に実行できる「並列処理」の機能を備えています。コンピュータの頭脳に当たるCPUは,複数の命令を一括して実行できるAVX2やSVEをはじめとするSIMD(Single Instruction, Multiple Data)命令が利用できるコアを複数持つマルチコアアーキテクチャが普通ですし,もっと多数のコア(メニーコア)を持つGPUはAI・深層学習では必須のハードウェアです。我々の研究室では,特に多数の桁数の計算を必要とする条件の悪い問題に対応できるよう,現代のコンピュータの並列化特性を生かした「多倍長精度数値計算」の高速化の研究に力を入れるとともに,深層学習の応用方法や,学習成果の再現性を担保するための研究を進めつつあります。
基本,全ての研究結果は,使用されたプログラムのソースコードをオープンにすることで社会に還元しており(WebとGitHub),桁数を増やして計算したい開発現場で利用されているようです。Webで公開している基本演算部分のマニュアルの翻訳などは毎日頻繁に参照されています。あまり人目に付かないところでは,スーパーコンピュータ向けの多倍長精度計算用MPIライブラリ(MPIBNCpack)は諸外国でも使用されることがあります。
すぐには理解できないことを楽しみましょう。日常生活とは異なる数学理論や概念を実感として理解するには時間がかかります。まずは「分からない」という感覚から出発し,友達,先輩,教員との議論や,プログラミングによる実装を通じて,「分からないことが分かるようになった」経験を積み重ねていって下さい。大学生活はそのための重要な「分かるためのプロセス」を体験する重要な時間になります。紋切り型のSNSとは真逆の,少しずつ理解する学問の面白さを味わって下さい。
ChatGPT有料版のユーザになりましたので,早速ロゴを作ってもらいました。5回ほどダメ出ししています。趣味丸出しですが。
高性能計算研究室主宰:幸谷 智紀(こうや とものり)
高性能計算研究室では,可変精度計算の高性能化を希求する研究をメインとしており,近年は特に下記に関連するソフトウェア開発とベンチマークテストに注力しております。
つきましては,本研究室との受託研究もしくはWebサービスも含めた開発についても積極的に推進したく,最初は必ず本学総合技術研究所の技術相談・学術相談窓口を通じてご相談下さい。また,あらかじめ下記の本研究室における受託研究・開発ポリシーについてもご確認して頂きたく,よろしくお願い致します。
なお,本研究室が公開するWebコンテンツ,ソースコードについては自己責任の範疇で,リンクを通じて自由にお使いいただいて結構です。
高性能計算研究室は,日本並びに世界に貢献できる産学連携を積極的に推進したいと考えております。お互いのビジネスや研究活動に良い貢献ができるよう,受託研究・開発をお考えの方は,あらかじめ本内容についてはご熟読の上,本学窓口を通じてお申込みいただければ幸いです。
以上よろしくお願い致します。
本日の講義資料は下記に貼っておきますので,必要な時に参照して下さい。
gmp-wasmを使用する。
幸谷智紀
第一部:Pythonによる方程式求解プログラミング
第二部:C/C++によるコンソール版高性能計算プログラミング
「LAPACK/BLASプログラミング」サポートページ
「多倍長精度数値計算」サポートページ
第三部:Web上でのWASM+Node.js高性能計算プログラミング