Gleyzer両氏によって共同開発されました。2019で、同言語の発表を行いました。InfoQはPurdy氏に言語と、氏らが解決を目指した問題について聞きました。設計/アーキテクチャアジャイルマニュフェスト:ソフトウェアアーキテクトの視点ソフトウェアアーキテクトの役割と責任はアジャイルソフトウェア開発のためのマニフェストの価値と矛盾していると見えますが、優れたアーキテクトはアジャイル開発チームをサポートするテクニックを見つけています。Streamingは、ストリーミングデータのためのSQLライクなインターフェースを提供します。Streamsによって、Redisがストリーミングデータを複数のプロデューサとコンシューマの間で消費、保持、配信することができるようになります。ソフトウェア開発のマニフェストたゆまず息もつかずに市場に突進することで、会社を静かに消滅の崖っぷちへと追い込みます。それは設計してコードを書く方法を再考する時です。簡単さへの投資は、速さへの投資です。簡単さは知的財産の主鉱脈でもあります。競争上の優位性は、一度失ったら、もう一度手に入れることはほとんど不可能です。Buytaerts氏が過去10年間にわたって、企業がDevOps採用のハイプサイクルをくぐり抜け、変革に対する誤解を解消する過程を支援してきた経験について語ります。model)を、オープンソースとしてリリースすると発表した。GitHubから入手可能なコードには、PyTorchおよびCaffe2フレームワーク用のバージョンが含まれている。20人以上の研究者からなるチームが、5月下旬、DLRMモデルとそのパフォーマンスについて解説した論文を発表した。このモデルは、入力フィーチャをデンス(dense)とカテゴリカル(categorical)で分類する。カテゴリカルフィーチャにはそれぞれ、事前に定義された長さのベクトルに変換するためのエンべディング(embedding)がある。デンス入力フィーチャは分離したベクトルに収集され、多層パーセプトロン(MLP)に供給されて、カテゴリカルエンべディングと同じ長さの別のベクトルが生成される。最後に、これらベクトルのすべてのペアの内積が計算され、元のデンスフィーチャベクトルと連結され、さらに別のMLPで後処理されることで最終的な出力が生成される。network(DCN)との比較を行った。その結果、DLRMがDCNをわずかに上回っていた。論文の著者らは、"モデルのハイパーパラメータな調整が広範囲に行われていない"点を指摘した上で、そのような調整を行うことによって、さらに優れたパフォーマンスを達成できる可能性がある、と示唆している。DLRMのオープンソースリリースには、ベンチマークスクリプトと、トレーニングデータセットを合成するためのツールセットが含まれている。Mudigere氏はブログ記事で、ベンチマークを行うことによって、さまざまなフレームワークとハードウェアプラットフォームを使用したアルゴリズムのパフォーマンス調査が可能になる、と説明している。合成データセットを使うことで、アルゴリズムを使用する複数のユーザは、同じ実世界のデータセットを使用せずにパフォーマンスを比較することができる。このような場合のデータ共有は、プライバシ上の大きな懸念事項となるからだ。Facebookチームは、ハードウェアシステムの共同設計ツールとしてもDLRMベンチマークを使用している。AIトレーニングハードウェアプラットフォームを発表している。Microsoft、Intel、NVIDIA、その他のパートナの協力によって開発されたこのプラットフォームは、DLRMなどのAIアルゴリズムのニーズに対応するように設計されている。エンべディングには多くのメモリが必要であり、MLPには計算能力が必要である。DLRMベンチマークツールは、システム設計者がハードウェアのボトルネックを特定し、次世代のハードウェア設計に伝える上で有効な手段となる。DLRMは、レコメンデーション問題の技術的課題に対処する、いくつかの最近の試みの中のひとつである。数値表現に変換することの必要性だ。通常これには、"ワンホット(one-hot)"エンコーディングが使用される。欠点は、エンコードされたフィーチャが高次元であることだ。ひとつの課題は、最良のモデル結果を得るためにはフィーチャ自体だけでなく、フィーチャ間の相互作用も考慮する必要のあることだ。これは通常、他のすべてのフィーチャとの外積を取ることで行われる。これがフィーチャの数の2乗で増加することは明らかだ。フィーチャ値には散在性があり、トレーニングデータに含まれないフィーチャのペアがいくつかあることから、一般化を行うことができない。network)モデルと比較した。Learning)がある。いずれのシステムもエンべディングを使用してカテゴリフィーチャの次元を減らし、フィーチャの相互作用を含めるための戦略を持っている。model)を使用している。これに対してDCNでは、フィーチャの高次積の重みを学習する多層ネットワークが使用される。GoogleのモデルはいずれもTensorFlowで実装されているが、DLRMはPyTorchまたはCaffe2で動作する。DLRMの欠点のひとつは、効率的に実行するために、モデルとデータの両方の並列処理が必要であることだ。このような複合的な並列処理はPyTorchやCaffe2ではサポートされていないため、Facebookチームは独自の実装を設計している。チームは"近日中に、パフォーマンスに関する詳細な研究結果を提供する"予定である。毎週火曜日に前週のまとめコンテンツがお送りいたします。25万人ものシニアデベロッパーのコミュニティーにぜひご参加ください。サンプルを見るあなたのメールアドレスはこちら国を選んでください。プライバシーポリシーに従って私の個人情報を扱うことに同意します。登録するとさまざまなことができます。アカウント登録をしてInfoQをお楽しみください。あなたの意見をお聞かせください。毎週火曜日に前週のまとめコンテンツがお送りいたします。25万人ものシニアデベロッパーのコミュニティーにぜひご参加ください。サンプルを見る様々なイノベーターとアーリーアダプターがお送りするテクノロジーの概要を見る。自分がまだ知らないことに気づいていないと知るあなたが興味のあるトピックスをいつでも最新な情報に。あなたのメールアドレスはこちら国を選んでください。プライバシーポリシーに従って私の個人情報を扱うことに同意します。よい世界へ私たちが暮らす世界を大切に思い、よりよいものにしたいと考えています。人のためのソフトウェア開発を加速し私たちのミッションを実現することで、この思いを成し遂げようとしています。私たちは利益の1%をさまざまな慈善団体に寄付しています。会社として、また従業員��して、そうしたことの価値を強く信じているからです。with.プライバシーBTあなたのプロファイルは最新ですか?プロフィールを確認してアップデートしてください。アドレス*Eメールを変更すると確認のメールが配信されます。会社名:現在の会社名をご入力ください。Other組織規模:現在の組織規模をご入力ください。2,501+国:現在の国を設定してください。Zimbabwe都道府県:現在の都道府県に設定してください。次の都道府県にアップデートする:ニュースレターを購読しますか?インダストリーメールを購読しますか?本Eメールに登録すると、以前より関心のあったトピックの関連情報をお送りする場合がございます。詳細はこちらのプライバシーポリシーをご覧ください。newsletter?新しいメールアドレスに確認用のメールを送信します。このポップアップ画面は自動的に閉じられます。