タリスマンとは?

ウィキペディアのほとんどの記事は日本語版があるが、「TaliSol」の由来となる「タリスマン」は、ウィキペディアには項目がなくて、「お守り」の項目に同意の外来語として含まれている。 やはり、英和辞書で調べても、一番近い日本語の単語は「お守り」と「護符」となった。日本語辞典で意味を確認したら、その定義は以下のようとなる: お守り:身につけていると危難を逃れることができると信じられているもの。特に、社寺の守り札。護符。 護符:神仏の名や形像、種子 (しゅじ) 、真言などを記した札。身につけたり壁にはったりして神仏の加護や除災を願う。お守り。ごふう。呪符 (じゅふ) 。 ということは、人間を守るものという意味である。日本人は、神社やお寺でもらえる守り札が思い浮かべるかもしおない。 ただ、実際にはお守りやお札は、安全や除災のためにだけではなく、招福や加護にも使うことがある。 世界中のお守りは様々な形である。 例えば、日本にも見られている「卍」(まんじ)は、昔からあらゆる遺物に招福のために彫られている。 特に、「طلسم」(tilism・ティリスム)であるアラビア語から英語に「タリスマン」として借りられた単語は、特別な魔力を与える意味を指しているようだ。 実際、もとの言葉は、「達成」や「儀式」という意味を表しているギリシア語の「τελεσμα 」(telesma・テレスマ)である。 語源は目的という意味を表す「τελος」(telos・テロス)となる。とういうことは、タリスマンとは、特別な目的を達成するために魔力を与えるものだろう。 そのため、「アミュレット」と違い、タリスマンはウサギの足や四葉のクローバーの様な単なる物ではなく、はっきりとした目的を対象にし、そのために作って関連している文章や信号が書かれている像となる。 何で「人間が最高のタリスマンである」か? その引用の意味には、自分も長年悩まされている。一応把握している限りで説明してみるが、理解が深まり次第、この記事を更新したり追加したりしようと思っている。 おそらく、その引用がほのめかしているタリスマンの種類は、イスラム系のタリスマンだろう。他の宗教と同じ、聖典の引用が書いてあるタリスマンが多いかもしれないが、イスラム教の特徴の一つは、 「神様の名前たち」という概念だ。この場合は、「名前」とは、人名ではなく、「資質 」を意味している。例えば、「寛大」や「勝者 」がある。 イスラム系のタリスマンは、達成したい目的により、相応しいコーランの節や神の名前が書いてる文章が多いらしい。物ではなく、そのまま複雑な幾何学模様の中に、紙に書かれていることが多い。 元の引用は、他の引用に照らして分かりやすいかもしれない: 「Upon the inmost reality of each and every created thing He hath shed the light of one of His names, and made it a recipient of the glory of one

50万円未満で最高の機械学習ワークステーション

プログラミングや機械学習数年の経験を経ても、持っているGPUは小さくて、社外で勉強や開発できることが限られていることが多いため、自分のワークステーションを手に入れることに決めた。モデルをより速く学習させられ、スキルアップのペースもより速くなる。それに、フリーランスで働く方も、お客様はモデルを学習させる機会やAWSインスタンス等の提供、環境構築や設備維持する必要がなくなるし、アピールポイントになるかもしれない。 ただ、ワークステーションの良いものを購入しようと思ったら、専門店が販売しているGPU搭載パソコンは相当な金額になる。特にバッチの大きさを上げることや重いモデルを学習させるために、GPUが2台以上並列に走らせる必要がある。それに、GPU2台利用できると、同時にモデル2つを学習させるのも可能なので、パラメターの影響等がより簡単に理解できる。 より安くならないかと自分でパーツを買って、マシンを組み立てみた。ただ、最高のパソコンを作るためには、注意点がいくつかあるが、ハードウェアについての勉強にもなるし、お好みのパーツも選べる。一石三鳥。いろいろ調べて、注意点を以下列挙する: 1. 加熱 これは最も注意すべきことかもしれない。重い学習を動かすと、GPUが激しく熱くなる。決定されている温度を超えるとスロットリングしてしまって、学習が遅くなるし、ハードの寿命も損なう可能性がある。加熱を防ぐには、もちろん冷却が大事なのだが、GPUの種類も大変影響を与える。Nvidia RTXやGTXの場合は、2種類がある:「blower」(ブローワー)と「non-blower」(ノン・ブローワー)。 non-blowerのほうが普通なのだが、熱気がそのままケースの中に流れるので、GPUが2枚入っていると、下のGPUから上がる熱気が上のGPUを温めてしまう。参考にした記事には、GPUを4枚入れるケースに、2枚だけ入れたら問題がないと書いてあったが、試したところスロットリングしてしまっていた。 blowerのほうが珍しいが、熱気を直接拡張スロットからケースの外に放出するので、加熱はあまりしなさそう。ただ、blowerは音量が高くて、やはり他人に迷惑をかけそうで使いづらい。 余裕があれば、ハイブリッドGPUや水冷GPUにする手もある。 2. 拡張スロットやマザーボードのPCIスロット 多くのGPU、特に計算力が高いGPUが、1枚に拡張スロットが2つ必要。それは2~3枚載せるつもりであれば問題ないが、多くのケースにはスロットが7つしかないので、4枚使うのであれば、スロットが8つあるケースを購入する必要がある。それに、マザーボードPCIスロット数とスロットとスロットの距離を確認しなければならない。 3. PCIeレーン数 PCIeレーンは、PCIスロットとは違う。マザーボードは決定されている数があって、GPUも必要なPCIeレーンが決まっている。ゲームの場合は、総合的に必要なレーン数が足りないと動かないが、機械学習の場合は、メーカーが指定したレーン数より少なくてすむ。ただ、マザーボードによって、レーンの割り当てが変わるので、設定には気をつけなければならない。特に、速度が高いNVMe M.2というドライブもPCIeレーンが必要なので、使う場合は足りないと割り当てが上手くいかない可能性がある。 4. 電力 もっとも電力を使うパーツはGPUなのだが、一応余裕があったほうがいい。余裕を決める方法は決まっていないが、余裕がないと、重い学習を動かすと電源が落ちる可能性がある。 他には、コアの数、メモリとドライブの選択があるが、それはやりたいことに合わせていいかもしれない。それはGPUではなく、学習時点CPUにデータオーグメンテーションのような重い計算をさせるのと、初期ではなくバッチ毎データを読み込む場合注意点になる。将来的にアップグレードする可能性があれば、それぞれのスロットやレーンの数や電源等の余裕があったほうがいい。 私が選択したパーツは以下となる: パーツ モデル 値段(当時・税込み) GPU RTX 2080 Ti 266,552(2枚) CPU Intel i9 9820X 65,990 マザーボード X299TAICHI 27,280 水冷CPUクーラー Corsair H115i PRO RGB 17,293 メモリー Corsair 16GB DDR4 2666MHz 34,980(4枚) NVMe M.2 SSD Silicon Power