TPUと整数演算

だいぶ前にGoogleがTensorFlow用に作ったAIプロセッサTPUが話題になりました。 TPUは大並列の整数演算プロセッサで、CNNを高速処理するために設計されています。ぱっと見、明らかに認識エンジン側によった設 … 続きを読む

矩形パルス信号について復習した

「直感的にはわかっている」水準だった矩形パルス信号とその周波数特性について復習しました。

これまでなら教科書を睨みながらあくびをかみ殺して、というところです。が、今回はJupyter notebookを使うことで問題の周辺をしつこくねちねちと何度も掘り下げることができました。

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Google Cloud Platform で Jupyter のサービスを動かす

Google の Cloud Platform サービスの中の最小インスタンスであるf1-microが無料化されるというニュースがありました。早速使ってみたところJupyterを外部から使用することに成功しました。f1-microは非常に小さなインスタンスですが、重い作業をさせなければ十分に使うことが出来ます。

以下、設定の仕方などを説明します。なお、これが一番いい方法かどうかは、わかりかねます。

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Ubuntu16.04とQuartus Prime の相性が悪い

以前、Ubuntu 14.04にQuartus Prime 15.1をインストールし、一通りの機能を使うことが出来ていました。

その後、OSやQuartusのバージョンが上がった際には簡単なテストで済ませていましたが、昨日大きな問題にぶちあたりました。今日一日かけていくつかの組み合わせを試験しましたが、結論から言えばUbuntu 16.04 64bit版とQuartus Primeは相性が悪いです。USB Blasterの利用に制限があるようです。

追記:この問題は解決しました

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Jupyter notebookによるFIRフィルタ特性比較

昨日紹介したJupyter notebookがあまりに面白いので、昼休みに遊んでいるうちにFIRフィルタの特性比較ノートブックを作ってしまいました。

このアプリケーションがどのように働くのか、また我々にどのように働きかけるのか、面白いサンプルだと思いますので公開します。

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jupyterをいじってみた

最近何かと目にするpython実行環境、jupyterを触ってみました。

私がいじり回すのは組み込み分野ですので概ねC/C++言語を使っているのですが、今後はUIを始め速度を要求しない処理はpythonにしようと考えています。pythonはきちんとしたメモリ管理機能やファイルシステムが必要ですが、すでにARM Linuxが組み込みに降りてきています。逆にARM Linuxのネットワークやファイルシステムと言った豊富なミドルウェアをC/C++で使いこなすのは少々骨が折れます。Pythonなら適任でしょう。

そういうわけで、最近はEclipse + Python3 + git でpythonを時々いじっています。さてそこに現れたjupyterは、何がおもしろいのでしょうか。

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BlackfinとCORTEX-M7のDSP性能が同等ですって?

CQ出版のInterface誌2017年4号を読みました。

中森章氏の連載記事『400MHz級制御プロセッサ ARM CORTEX-M7初体験』において、信号処理性能に関して「CORTEX-M7は400MHz動作になって、性能的にBlackfin 7xx(400MHz), Blackfin 5xx(750MHz)と肩を並べることができます」という一節を目にしました。しばし頭の中で疑問符がチカチカと点滅したので調べた次第です。

ARMの大変上手な我田引水をそのまま掲載した、ということのようです。

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