Amazon SageMaker BlazingText: 다중 CPU/GPU상에서 Word2Vec 알고리즘의 병렬 처리

2018-02-23 KENNETH 0

Amazon SageMaker BlazingText: 다중 CPU/GPU상에서 Word2Vec 알고리즘의 병렬 처리 이 글에서는 Amazon SageMaker에서 제공하는 알고리즘 중 2018년 1월에 출시된 BlazingText를 소개하고자 합니다. BlazingText는 Word2Vec임베딩을 생성하기 위한 비지도 학습 알고리즘입니다. 여기서 말하는 임베딩이란 대규모 코퍼스(말뭉치)에 있는 단어들이 밀집되어 있는 벡터를 의미합니다. 다음과 같은 환경에서 Amazon SageMaker를 사용하실 경우, BlazingText를 이용해서 Word2Vec을 빠르게 구현할 수 있습니다: (Mikolov의 Word2Vec C버전, fastText 같은 알고리즘을 위한) 단일 CPU 인스턴스 P2, P3 처럼 다중 GPU로 구성된 단일 인스턴스 (분산 CPU 트레이닝을 위한) 다중 CPU 인스턴스 p3.2xlarge (1 Volta V100 GPU) 인스턴스 1대 상에서BlazingText와 c4.2xlarge 인스턴스 1대 상에서 fastText 와 비교하면 BlazingText가 약 21배 빠르고 비용면에서도 20% 가량 저렴합니다. 여러개의 CPU 노드로 구성된 분산 트레이닝의 경우 BlazingText는 c4.8xlarge 인스턴스 8대에서 최대 초당 5천만 단어까지 학습 속도를 낼 수 있는데, 이는 c4.8xlarge  인스턴스 1대에서 fastText의 CPU 버전과 비교하면 임베딩의 퀄리티에 영향을 거의 주지 않으면서도 속도면에서 약 11배나 빠른 [ more… ]

AWS Serverless Application Repository 정식 출시 (서울 리전 포함)

2018-02-23 KENNETH 0

AWS Serverless Application Repository 정식 출시 (서울 리전 포함) 작년에 AWS Serverless Application Repository를 준비할 것을 제안 드리고 맛보기를 보여드린 바 있습니다. 이 리포지토리는 AWS에서 서버리스 애플리케이션 및 구성 요소를 최대한 쉽 게 검색, 구성 및 배포할 수 있도록 설계되었습니다. 또한 AWS 파트너, 엔터프라이즈 고객 및 독립 개발자가 서버리스 제품을 공유할 수 있는 이상적인 공간이기도 합니다.공개 미리 보기에서 좋은 반응을 얻었던 AWS Serverless Application Repository가 정식 출시되었으며 오늘부터 사용할 수 있습니다! 고객은 소비자 입장에서 서버리스 애플리케이션 및 구성 요소로 이루어진 탄탄한 에코시스템을 활용하여 머신 러닝, 이미지 프로세싱, IoT 및 범용 작업을 보조할 수 있습니다. 사용자는 원하는 대로 리포지토리를 구성 및 소비할 수 있으며, 적절히 기능을 제거 또는 추가하고 저자에게 풀 요청을 제출할 수 있습니다. 퍼블리셔 입장에서는 작업물을 Serverless Application Repository에 쉽게 게시할 수 있습니다. 간단히 이름과 설명을 입력하고, 레이블을 선택하여 검색 가능성을 높이고, 메뉴에서 적절한 오픈 소스 라이선스를 선택한 후, [ more… ]

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USN-3581-3: Linux kernel (Raspberry Pi 2) vulnerabilities

2018-02-23 KENNETH 0

USN-3581-3: Linux kernel (Raspberry Pi 2) vulnerabilities Ubuntu Security Notice USN-3581-3 23rd February, 2018 linux-raspi2 vulnerabilities A security issue affects these releases of Ubuntu and its derivatives: Ubuntu 17.10 Summary Several security issues were fixed in the Linux kernel. Software description linux-raspi2 – Linux kernel for Raspberry Pi 2 Details Mohamed Ghannam discovered that the IPv4 raw socket implementation in theLinux kernel contained a race condition leading to uninitialized pointerusage. A local attacker could use this to cause a denial of service orpossibly execute arbitrary code. (CVE-2017-17712) ChunYu Wang discovered that a use-after-free vulnerability existed in theSCTP protocol implementation in the Linux kernel. A local attacker coulduse this to cause a denial of service (system crash) or possibly executearbitrary code, (CVE-2017-15115) Mohamed Ghannam discovered a use-after-free vulnerability in the DCCPprotocol implementation in the Linux kernel. A local attacker could usethis [ more… ]

[도서] 자바 마스터 북

2018-02-23 KENNETH 0

[도서] 자바 마스터 북 분야별 신상품 – 국내도서 – 컴퓨터와 인터넷 [도서]자바 마스터 북 타니모토 신,사카모토 유이치로,오카다 타쿠야,아키바 마코토,무라타 켄이치 공저/정인식 역 | 제이펍 | 2018년 03월 판매가 25,200원 (10%할인) | YES포인트 1,400원(5%지급) 기초 문법은 물론, 완벽한 현장 대응을 위한 맞춤 안내서! 이 책은 시스템 개발의 핵심 분야에서 자바를 사용해 온 Acroquest Technology의 개발자들이 20여 년의 개발 경험과 문제 해결 노하우를 토대로 집필한 Source: [도서] 자바 마스터 북

Dynamic Bandwidth Limits Using the NGINX Plus Key-Value Store

2018-02-23 KENNETH 0

Dynamic Bandwidth Limits Using the NGINX Plus Key-Value Store The key‑value store feature was introduced in NGINX Plus Release 13 for HTTP and extended to TCP and UDP in Release 14. With key‑value stores, you can customize how NGINX Plus handles traffic, based on all sorts of criteria, without needing to reload the configuration or restart NGINX Plus. In previous blog posts, we’ve described how to use key‑value stores for blacklisting IP addresses and A/B testing. In this blog post, I describe how to use key‑value stores to impose different bandwidth limits for different categories of users, in support of application performance goals. This practice is one way to implement what is often referred to as class of service. Throttling Bandwidth There are many reasons to throttle bandwidth in web applications. On an ecommerce site, for example, you can enhance the user experience for users [ more… ]