2019年 6月
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マシンラーニングで優位に立つ
この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Getting an Edge on Machine Learning」 (https://systemdesign.intel.com/getting-an…
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インテル® DevCloud for oneAPI 対応日本語パッケージ (iSUS 翻訳版) ダウンロード・ページ
インテル® DevCloud は、インテル® oneAPI ソフトウェアを使用して、さまざまなインテルの CPU、GPU、FPGA のワークロードを開発、テスト、実行できる開発サンドボックス環境を提供して…
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次世代メモリーへの準備
この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに掲載されている「Prepare for the Next Generation of Memory」(https://software.intel.com/en-us/art…
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ベクトル・ニューラル・ネットワーク命令はインテル® アーキテクチャーによる INT8 推論を可能に
この記事は、インテル® AI Blog に掲載されている「Vector Neural Network Instructions Enable INT8 AI Inference on Intel Architecture…
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高速 Python*: コードを変更せずに Python* をさらに高速化
この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Accelerated Python: Give Python an Even Bigger Boost with No Code Changes」 (htt…
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アプリケーション・パフォーマンス・スナップショットとは
この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに掲載されている「Introducing Application Performance Snapshot」の日本語参考訳です。
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チューニング・ガイドとパフォーマンス解析
この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに公開されている「Tuning Guides and Performance Analysis Papers」(https://software.intel.com/en-us…
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ベクトル化の効率を把握する
アプリケーションがどの程度効率良くベクトル化されているか把握することは、システムで最高のパフォーマンスを達成するために非常に重要です。この記事では、インテル® Advisor を使用して、ベクトル化の問題をピンポイントで…
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インテル Parallel Universe 36 号日本語版の公開
インテル Parallel Universe マガジンの最新号が公開されました。 注目記事: CPU 上でのマシンラーニング/ ディープラーニング・プロジェクトの効率的な訓練と実行 掲載記事 Numba を使用した Py…
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Microsoft* Visual Studio* を使用して計算集約型のワークロードをインテル® AVX-512 で加速
この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに掲載されている「Accelerating Compute-Intensive Workloads with Intel® Advanced Vector Extensions…
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