正常なCPUがたまに“こっそり”計算ミスする「Mercurial core」とは何か 米Googleが21年に研究報告
従来、CPUコアは製造時のテストをパスすれば信頼できると考えられてきた。しかし、半導体の微細化が進み、CPUの構造が複雑化するにつれ、製造時には検出できない潜在的な欠陥が増えていることが明らかになってきた。これらの欠陥は使用中に顕在化し、静かにデータ破壊を引き起こす可能性がある。 正常なCPUがまれに計算エラーを起こす。厄介なことに、このエラーは多くの場合“サイレント”であり、誤った計算結果が唯一の症状となる。そのためエラーが発生したことに気付くのが非常に難しい。エラーが検出されずに後続の計算に影響を与え、被害が拡大するケースもある。 研究者らはこの問題を「計算実行エラー」（Computational Execution Errors、CEE）と呼んでいる。調査によると、大規模サーバ群では数千台に数個の割合でCEEが発生しているとのこと。これは単なるランダムなハードウェアエラーの増加ではな
GPUに比べて最大15倍高速な市販CPU向けのディープラーニングアルゴリズムが開発される
近年のAIは、人間が手を加えなくてもコンピューターが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する「ディープラーニング(深層学習)」という学習手法で動いています。このディープラーニングは、コンピューターゲームに代表されるリアルタイム画像処理に特化した演算装置・プロセッサであるGPUで処理されるというのが通例ですが、ライス大学のコンピューター科学者がIntelと共同で「GPUに比べて最大15倍も高速にディープラーニングできるCPU向けソフトウェア」を開発しました。 ACCELERATING SLIDE DEEP LEARNING ON MODERN CPUS:VECTORIZATION, QUANTIZATIONS, MEMORY OPTIMIZATIONS, AND MORE (PDFファイル)https://proceedings.mlsys.org/paper/2021/file/
Apple M1の参照カウントは本当に速いのか - yamasaのネタ帳
Apple M1に関して以下のようなツイートが話題になった。 18/ Another "magic" trick is how their "Swift" programming language uses "reference counting" instead of the "garbage collection" in Android. They did something in their CPU to double the speed of reference counting.— Robᵉʳᵗ Graham😷, provocateur (@ErrataRob) 2020年11月26日 fun fact: retaining and releasing an NSObject takes ~30 nanoseconds on current gen Intel, and ~6.
CPUの作り方 - 富士通
シリコン（ケイ素）の大きな単結晶（純度99.999999999％）を、ダイヤモンドブレードでスライスして、薄いシリコンウェーハを作ります。
今流行りの投機実行脆弱性の影響を一切受けないDOOM実装が公開される
https://github.com/xoreaxeaxeax/movfuscator/tree/master/validation/doom このDOOMは条件分岐を一切使用していない。したがって今流行りの投機実行の脆弱性であるMeltdownやSpectreによる脆弱性は存在しない。 ちなみに、現代の性能のコンピューターで、1フレームの描画に7時間ほどかかるので、このDOOMで遊ぶには若干の忍耐力を要求される。しかし、脆弱性の完全な排除のためには若干のパフォーマンスの低下はやむを得ないところだろう。 このDOOM実装はオリジナルのDOOMのCコードに若干の変更を施して、M/o/Vfuscatorでコンパイルしたものだ。 https://github.com/xoreaxeaxeax/movfuscator M/o/Vfuscatorとは、IntelのMMUがチューリング完全であることを
パソコン売れず、インテル崖っぷち
本サイトの記事「XP駆け込み需要も焼け石に水」で書いてあるとおり、2014年1～3月期のパソコン出荷台数は7342万台で前年同期比4.4％マイナス。2013年の出荷台数は3億台にとどまった（ともに米IDC調べ）。IntelのPCクライアント部門は2010年から3年連続で減益となっている。 逆にスマートフォンやタブレットなどのモバイルは好調だ。出荷台数は2014年内にスマートフォンが10億台を超え、2017年にはタブレットが5億台にのぼるという予測もある（矢野経済研究所、米NPD DisplaySearch調べ）。モバイルで伸びているのはIntelではなく英ARMの半導体だ。 ARMはスマートフォンの武器商人 ARMは売上高こそIntelの5兆円に対して1200億円と50倍近い差をつけられているが、スマートフォンで9割のシェアを持つ。ARM半導体の流通個数は、Intelの数億個に対して数百億
【コラム】コンピュータアーキテクチャの話 (1) なぜ、マルチコアで消費電力が減るのか? | エンタープライズ | マイコミジャーナル
マイクロプロセサの消費電力が増加し、最上位のPentium 4プロセサでは100Wを超える電力になっているのはご存知の通りである。図1は2001年のISSCCでのIntel社のGelsinger副社長の基調講演で示されたものであり、2005年には数KWになると予想している。また、図2はCPUチップの平方cmあたりの消費電力密度の推移を示した図で、既にホットプレートを超え、原子炉に近づいており、このまま延長すると2010年には太陽表面と同程度となるというショッキングな図である。このように、Intelも消費電力の増加の問題を十分承知していた筈であるが、電気を喰うNetburstアーキテクチャのPentium 4のクロック周波数を上げ続ける路線を継続した。しかし、2004年になってようやく、これではどうにもならないと省電力に舵を切りなおした訳である。 その省電力の切り札がマルチコアである。しか
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