午前中は祖母の家に行き、その近くの神社で初詣。もう89歳になる祖母は、体自体は歳相応であちこちが痛いとのことだけど、頭ははっきりしていて基本自分の身の回りのことは1人でできるというのだからすごい。健康に長生きしてほしい。

神社の境内では猫がくつろいでおった。

その後、歴代の墓に新年のお参りに行き、帰り道に坂東かつ太郎で昼食。こういうところのトンカツはさして美味しくない、と侮っていたら十分美味しい。食べ過ぎぐらいお腹いっぱい食べてしまった。

実家でゆっくりしていると、ちょうど妻が作った結婚式ミニアルバムが届く。結婚式の写真データをもらっているので、そこからピックアップして作ったもの。といっても千数百枚のデータからのピックアップが大変な作業で、頑張って妻が作っていた。

これ系のアルバムは世界一周のものも今回のものも、しまうまプリントで作っているのだけど、安価なのに十分な出来。というかしまうまプリントはHDの100％子会社で、キタムラHDはCCCの100％子会社だったのか。

gihyo.jpで昔買った書籍を見ていて、そういえば昔コンピュータアーキテクチャ技術入門を買って積読していたので実家への移動途中にさらっと読んだ。

シリコンがどう作られるか、トランジスタとは〜露光での回路作成といったLSIの作り方から、CPUがどう動くか〜OSからどう使っているのか、高速化の道筋、省電力にするためのコア設計、GPUはどのようなものか〜科学技術計算での利用、メモリの仕組み等々コンピュータを構成するハードウェアの初期から現代までの話、さらにはデータセンターの話まで包括的に載っている。2013年当時のものではあるが、幅広くコンピュータのハードウェアアーキテクチャの話が載っていて、非常に面白く読むことができた。

そういえばTPUはなぜGPUの何十倍も高速に計算できるんだろうかと調べてみると、2018年の記事だが深層学習に特化したプロセッサ、Cloud TPU の設計を読んでなるほど〜。なお元論文は英語力不足で理解できず。

そもそもDNNではほぼ行列計算のタスクなので、そのドメインに特化させたTPUは行列の乗算に最適化しており、一連の計算処理の途中メモリに書き込みを行わないため超高速に処理が行える。TensorFlowでTPUでも動く実装を書くときには、TFのデータローダを使ってTPU上のメモリにデータをのせて、tf.* を使った関数で処理を書くことによってTPUで効率よく処理できる命令に変換して実行するのだけど、なるほどその仕組みのために必要なのね。

また書籍に載っていた話ではないが、最先端半導体を物理的に作っている工場といえばtmsc、Samsung、Intelが有名だけど、数nmなどの超極小回路の作成に欠かせない最先端の露光装置はオランダのASML社が独占してるのね。全然知らなかった。今現在オランダの時価総額一位で約30兆円規模の会社（トヨタ自動車より高い）とな。