Фото: Markus Tisse/Flickr
Чунлей Го из Университета Рочестера в штате Нью-Йорк совместно с коллегами разработали компьютер, который использует 32 цепи ДНК для хранения и обработки информации. Он способен вычислить квадратный корень из 1, 4, 9, 16, 25 и т. д. вплоть до 900.
До последнего времени биокомпьютерам не удавалось провести сложные математические операции. Десятибитная программируемая логическая схема на основе 32 цепей ДНК смогла справиться с этой задачей. Читать полностью »
Скачать файл с кодом и данные можно в оригинале поста в моем блоге
Картинка к вебинару и посту взята не просто так: в определенном смысле символьное ядро Wolfram Language можно сравнить с Таносом — если бы его мощь была бы направлена в правильное русло, он мог бы стать самым мощным и полезным «добряком». Так же и с символьным ядром Wolfram — его чудовищную мощь нужно правильно использовать, а если это делать не так, оно может стать настоящим «злом», замедляющим все очень сильно. Начинающие разработчики не знают многих важнейших парадигм, идей и принципов языка Wolfram Language, пишут код, который на самом деле дико неэффективен и после этого разочаровываются, хотя тут нет вины Wolfram Language. Эту ситуацию призвана исправить эта статья.
Мне довелось работать с Wolfram Language начиная с (уже довольно далекого) 2005 года (тогда еще была версия Mathematica 5.2, сейчас уже 12-я). За эти почти 15 лет произошло очень много: добавились тысячи новых встроенных функций и областей, в которых они работают (машинное обучение, точная геометрия, работа с аудио, работа в вебе, облачные возможности, глубокая поддержка единиц измерения, интеграция с базами данных Wolfram|Alpha, географические вычисления, поддержка работы с CUDA, Python, распараллеливание операций и многое многое другое), появились новые сервисы — облако Wolfram Cloud, широко известная система вычислительных значeний Wolfram|Alpha, репозиторий функций, репозиторий нейросетей и пр.
Читать полностью »
Компания Dell создаст самый мощный промышленный суперкомпьютер в истории. Новая установка под названием HPC5 будет обладать вычислительной мощностью в 52 Пфлопс.
Суперкомпьютер HPC4 в дата-центре Green Eni, провинция Павия, Италия
Заказчиком выступает нефтяная компания Eni, которая уже является владельцем суперкомпьютера Dell HPC4 мощностью 18 Пфлопс. Новая система на 52 Пфлопс будет полностью совместима с предыдущей моделью, таким образом Eni создаст мини-кластер из двух суперкомпьютеров совокупной вычислительной мощностью в 70 Пфлопс, что является самой производительной установкой в истории промышленности.
Читать полностью »
С того самого момента, когда я приобрел свой первый смартфон, работающий под ОС Android, я искал приложения под эту ОС, которые бы помогли мне делать несложные рабочие расчеты «на ладошке». Об одном из таких приложений и пойдет речь.
Если вы лениво следите за последними новостями, просматривая заголовки в своей ленте, то в течение последних двух лет вы сталкивались с пассажами примерно такого уровня: «Amazon борется с доминацией Intel и запускает производство своих серверных CPU», «Intel теряет значительную долю рынка», «Amazon отказывается от процессоров Intel», «В разработке находятся серверные ARM-процессоры от Amazon», «Intel переносит потребительский релиз 10 нм CPU» и наконец «Intel представит 7 нм процессор в 2020 году».
Конечно, заголовки эти весьма примерные и если вы не занимаетесь обслуживанием серверов или не арендуете мощности у AWS, то все это вас слабо касается. Ну барахтаются там гиганты между собой, как девицы на вечеринке лупят друг друга мешками, набитыми деньгами, при этом Qualcomm и AMD ведут каждый свою разработку, у NVIDIA какое-то движение с их CUDA, а Apple как обычно тихо в углу жует клей занимается своими делами. А еще создается впечатление, что скоро Intel свергнут, если уже не свергли (до сих пор сидят на 14 нм !), про электовафельницы от AMD перестанут шутить да и вообще, Amazon станет крупным производителем ARM-процессоров. Но все далеко не так, так что давайте разбираться.
Читать полностью »
Привет всем!
Сегодня мы хотели бы в очередной раз затронуть тему одновременного и последовательного выполнения в различных программах, особенно — в распределенных системах. Еще в сентябре мы публиковали статью "Синхронность — это миф" на эту тему, а теперь публикуем перевод более серьезного исследования, которое, надеемся, поможет вам лучше сориентироваться с распределенными системами.
Читать полностью »
Как-то, решая проблему лингвистического анализа в Power BI и заодно подыскивая примеры для моей предыдущей статьи, я вспомнил о задаче, которую пытался решить в Excel ещё несколько лет назад: нужно было внедрить в аналитическую систему словарь русского языка для лингвистического анализа большого количества запросов на естественном языке. Причём желательно было использовать стандартные офисные инструменты. Подавляющее большинство людей сразу взялись бы решать эту задачу в Excel, и я когда-то пошёл по тому же пути. В качестве словаря использовал открытый корпус русского языка (http://opencorpora.org/).
Но меня ждало разочарование — словарь состоял из 300 тыс. словоформ, более 5 млн записей, а для Excel это в принципе невозможный объём. Даже если запихнуть в него «всего лишь» 1 млн строк, то выполнять с ними какие-то манипуляции или, упаси боже, вычисления, сможет только очень терпеливый человек, который вообще никогда и никуда не торопится. Но в этот раз я решил натравить на задачу более подходящий инструмент — Power BI.
Читать полностью »
От переводчика: это перевод материала Ракшита Васудева, давно и плотно изучающего DataScience и применение в ней языка Python. Автор рассказывает о мощной библиотеке Numpy, который позволяет реализовать многие возможности машинного обучения и работы с большими данными.
Numpy — математическая библиотека для Python. Она позволяет выполнять разного рода вычисления эффективно и быстро. Она значительно расширяет функциональность Python благодаря специальным решениям, которые в ней применяются. В этой статье рассказывается о базовых возможностях Numpy, и это только первая часть; чуть позже будут опубликованы и другие. Статья для тех, кто только начинает изучать Numpy, вступая в дивный мир математики в Python.
Читать полностью »
Графические процессоры (graphics processing unit, GPU) — яркий пример того, как технология, спроектированная для задач графической обработки, распространилась на несвязанную область высокопроизводительных вычислений. Современные GPU являются сердцем множества сложнейших проектов в сфере машинного обучения и анализа данных. В нашей обзорной статье мы расскажем, как клиенты Selectel используют оборудование с GPU, и подумаем о будущем науки о данных и вычислительных устройств вместе с преподавателями Школы анализа данных Яндекс.
Читать полностью »
Сегодня стало известно о том, что в России начинают реализовать проект по созданию квантового компьютера. Эту работу выполняет так называемый квантовый консорциум, пишут «РИА Новости». Немногим ранее научно-технический совет Фонда перспективных исследований (ФПИ) одобрил планы по созданию в России квантового компьютера в 2018-2021 годах. В частности, ученые собираются разработать демонстраторы 50-кубитных квантовых компьютеров на основе нейтральных атомов и интегральных оптических схем.
«Старт проекта будет поэтапным: в настоящий момент запускается „физическая“ часть, которую планируется реализовать на базе МГУ имени М.В. Ломоносова при участии МГТУ им. Н.Э. Баумана, Всероссийского научно-исследовательского института автоматики, Физико-технического института РАН и других при поддержке ФПИ», — сказал представитель компании.
Читать полностью »
