M研GPUサーバーにSlurmを導入しました!GPUをジョブ管理して効率的に活用
M研のGPUサーバーにSlurmが導入され、GPUリソースを効率的に管理・活用できるようになった。 ・GPUリソースの効率的な管理・活用方法を知りたいエンジニア ・M研の研究開発環境に関心のある方 ・HPC環境の構築・運用に携わる方
株式会社朝日新聞社
あさひしんぶんしゃ
法人代表者名: 代表取締役社長CEO 角 田 克
法人番号: 6120001059605
証券コード: -
事業概要: 新聞・デジタルメディアによるコンテンツ事業、展覧会などのイベント事業、不動産事業
郵便番号: 5300005
本社所在地: 大阪府大阪市北区中之島2丁目3番18号
従業員数: 4447
従業員数(男性): 2935
従業員数(女性): 807
創業: 1919-07-31
M研のGPUサーバーにSlurmが導入され、GPUリソースを効率的に管理・活用できるようになった。 ・GPUリソースの効率的な管理・活用方法を知りたいエンジニア ・M研の研究開発環境に関心のある方 ・HPC環境の構築・運用に携わる方
M研のGPUサーバーにSlurmが導入され、GPUリソースを効率的に管理・活用できるようになった。 ・GPUリソースの効率的な管理・活用方法を知りたいエンジニア ・M研の研究開発環境に関心のある方 ・HPC環境の構築・運用に携わる方
・ICML2026で採択された論文「Quaternion Self-Attention with Shared Scores」の解説記事です。 ・クォータニオン自己注意機構の改良手法について、その概要と意義を紹介しています。 ・機械学習、特に自然言語処理やコンピュータビジョン分野の研究者や、最新のAI技術動向に関心のあるエンジニア向けです。
・ICML2026で採択された論文「Quaternion Self-Attention with Shared Scores」の解説記事です。 ・クォータニオン自己注意機構の改良手法について、その概要と意義を紹介しています。 ・機械学習、特に自然言語処理やコンピュータビジョン分野の研究者や、最新のAI技術動向に関心のあるエンジニア向けです。
・AI活用で組織をアップデートした社内プロジェクトについて ・部門横断での取り組みと「対話の文化」醸成に焦点を当てた内容 ・IT部門、特にAI活用や組織開発に関心のあるエンジニアやマネージャー向け
・AI活用で組織をアップデートした社内プロジェクトについて ・部門横断での取り組みと「対話の文化」醸成に焦点を当てた内容 ・IT部門、特にAI活用や組織開発に関心のあるエンジニアやマネージャー向け
・技術部門AICoEの取り組みが社内コンテストで「グッドコミュニケーション大賞」を受賞しました。 ・部署や総局を横断したコミュニケーションでの実績が評価され、社員投票で選ばれました。 ・この表彰は、部門横断的な連携とコミュニケーションの重要性を示すものです。
・技術部門AICoEの取り組みが社内コンテストで「グッドコミュニケーション大賞」を受賞しました。 ・部署や総局を横断したコミュニケーションでの実績が評価され、社員投票で選ばれました。 ・この表彰は、部門横断的な連携とコミュニケーションの重要性を示すものです。
大河ドラマ「豊臣兄弟!」を題材に、グラフデータベース、グラフRAG、マップアニメーションといった最新技術を活用したニュースメディア開発の事例を紹介する記事です。 * グラフDBとグラフRAGの組み合わせによる、情報間の関連性を効率的に抽出し、ユーザーに分かりやすく提示する方法。 * マップアニメーション技術を用いて、歴史的な出来事や人物の関係性を視覚的に表現するアプローチ。 * 技術的な側面から、エンターテイメントコンテンツの新たな楽しみ方や情報提供の可能性を探求する。 この記事は、最新技術に関心のあるエンジニア、データサイエンティスト、メディア開発者、そして新しい技術を使ったコンテンツ制作に興味のある方々に向けて書かれています。
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「朝日新聞デジタル」のバックエンドをGo言語で構築した事例を紹介。 価値ある情報を迅速かつ確実に届けるための技術的な課題と解決策を共有。 Go言語を用いたバックエンド開発の経験や知見を深めたいバックエンドエンジニア向け。
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新卒入社1年目のエンジニアが、入社前に抱いていたイメージと実際の業務内容とのギャップや、自身の成長を感じた具体的なエピソードを振り返る記事。 - 技術部門の新卒1年目エンジニアの経験談。 - 入社前の疑問や不安に対する回答。 - 成長実感のエピソード紹介。 対象読者: - 就職活動中の学生。 - 新卒エンジニア。 - エンジニアのキャリアパスに関心のある方。
本記事では、生成AIが「間違い探し」のようなタスクをどれだけ正確にこなせるかを検証します。最新のGPT-5.4、Gemini-3.1 Pro、Opus-4.6といった主要な生成AIモデルを対象に、その能力を比較評価します。 - 生成AIの画像認識・比較能力に焦点を当てた実験結果の速報 - 最新AIモデル(GPT, Gemini, Opus)の「間違い探し」タスクにおける性能比較 - AIの進化と、人間のような認識能力の可能性を探る示唆 この記事は、AI技術の最新動向に関心のある方、特に生成AIの進化と実用的な応用について知りたい研究者や開発者、そしてAIの画像認識能力に興味を持つマーケターやプロダクトマネージャーなどに役立つ情報を提供します。
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