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はてなキーワード: アーキテクチャとは

2024-03-06

anond:20240306143540

次の世代に行ってから、前の世代アーキテクチャ再利用するときに刻んでいくんだよ

GTX1660シリーズみたいに1と2の間で出したパターン

末尾0を5にして中間スペックで刻んでいくパターンがあった

TiとかSuperになったのは、中間ではなく上位モデルに追いつくスペックになってしまたか

anond:20240306132935

そろそろアーキテクチャ更新してよという気持ちはあるが、安けりゃ何でもいい

2024-03-04

CUDAは、AI向けでエコシステムというほど資産あるのか?

ゲームゲームエンジンがあるからわかる。

DirectXなどとも密接だろう。

AIはどうなのか?

まだアーキテクチャコロコロ変わっている印象があるのだが。

2024-02-29

閏年バグ理由

色々開発に携わってきたが大体2パターンある

Caseパターン

Case month when 1 then ~って感じのコード。thenの後にif文や更にCase文がある。この辺りに28日までとか書いてある。

ソースレビューがあったら指摘する内容だが機能していない場合はこのレベルが来る。オフショア海外に出すとマジでこんなの書いてくる。指摘するとはいはい言うけどどうすれば良いのか悩む。

アーキテクチャ次第だが単に29までに変更すれば良い場合もあるが、たまに他にも影響したりして結構絶望する。月末日取得で書いてたら説教レベル

スタパターン

大体Caseパターンロジックが考えられない場合国内外提案してくるのがマスタ化だ。発注元も何故か柔軟な対応が出来るからと賛成してくる

結果年1や月1のマスタ設定が必要になり運悪いタイミング担当者閏年を忘れてると大体起きる。賛成した人らは運用しないので気楽だ。

こっちはマスタ設定すれば良いのだが、閏年ですよ忘れていませんかチェックは無いくせに登録出来るのは翌日以降チェックはしっかり入ってたりする。

設計段階で考慮すれば良いのだがマスタは何故か新人仕事となり結果糞仕様スキル不足が重なって復旧に時間がかかったりする。もちろん新人に罪は無い。日付をキーにするマスタなんて要件で考えた奴が悪い

閏年バグ回避方法

閏年に影響されない業務フローにする。そもそも年月日を指定するか2/28の次は3/1だと明示しない限りはシステム閏年バグを起こさない。

日付チェックで存在しない日付と閏年チェックは基本だ。

もし日付チェックを自作の変なロジックで作って発生させてたら20代なら許すが30代以上は即引退して他の仕事探したほうが良い。変に生き残って上流に行くと出来上がるのは意味の分からない事を言うステークホルダーという老害で将来はコンサルとか名乗って中小零細で惨めなシステム論を語る粗大ゴミ

2024-02-24

AI向けでコンピュータアーキテクチャは変わるのか?

今までだと命令データキャッシュに乗るのが前提だったが、AIだと、AIモデルGB単位なのでキャッシュそもそも乗らない。

いかキャッシュヒットさせるか、DRAMとのレイテンシ隠蔽するかだったが、キャッシュに乗らないので、メモリ帯域勝負になる。

GPU汎用性があるので使われているが、ゲームだとテクスチャをVRAMに乗せておいて、演算した結果はモニター側へ出力すればよく、

なんだかんだ帯域は足りていたが、AIだとチップチップ間の帯域が足りない。

ニューラルネットワーク接続自体FPGA的に切り替えるのも手だと思うがモデルが大きすぎる。

AI入力も、文書の要約みたいなもので、データの広い範囲で「文脈」を理解しなければならず、広いメモリ空間を参照となる。

メモリ局所性からかけ離れている。

2024-02-23

NVIDIAAIの小史

未だに「謎の半導体メーカー」程度の認識の方になぜNVIDIA時価総額世界4位なのかをあれこれ説明する必要があるので短めにメモ半導体業界すみっこ人間なので機械学習まわりの説明適当です

・~1993年 AI冬の時代エージェントシステムがさほど成果を挙げられなかったり。まだ半導体メモリの性能は現代とくらべてはるかに劣り、現代のような大規模データを用いた統計的処理など考えられなかった。2006年ディープラーニング発明まで実質的な停滞は続く。

1993年 NVIDIA設立

1995年 NVIDIA最初グラフィックアクセラレータ製品NV1を発売。

1999年 NVIDIAGeForce 256発売。GPUという名が初めて使われる。以降、NVIDIAGPU業界1位の座を守り続ける。

2006年 GPGPU向け開発基盤CUDAを発表。以降、その並列計算に特化した性能を大規模コンピューティング活用しようという動きが続く。

2006年 ディープラーニング発明。のちのビッグデータブームに乗り、これまでよりはるかに高性能なAI模索する動きが始まる(第3次AIブームのおこり)

2006年 CPU業界2位のAMDGPU業界2位のATIを買収、チップセットGPU統合することで事実上自社製品NVIDIAと切り離す戦略に出る。CPU業界1位のインテルも、同じく自社CPUに自社製GPU統合する動きを強める。NVIDIAはこれまでの主力だったGPUチップセット製品販売を終了し、データセンター向けGPGPUのTeslaシリーズゲーム用外付けGPUGeForceシリーズARMCPUと自社GPU統合したTegraシリーズの3製品に整理する。このうちTeslaシリーズが性能向上やマイクロアーキテクチャ変更を経て現代AIサーバ製品に直接つながる。GeForceシリーズゲーマー向け需要暗号通貨マイニング向け需要も取り込み成長。Tegraシリーズは後継品がNintendoSwitchに採用される。

2012年 ディープラーニング画像認識コンテストで圧倒的な成績を収め、実質的な第3次AIブームが始まる。

2015年 AlphaGoイ・セドル勝利

2016年 NVIDIA自動運転向けシステムを発表。

2017年 Transformerモデル発表。これまでのNN・DLと異なり並列化で性能を上げるのが容易=デカ計算機を使えばAIの性能が上がる時代突入

2018年 IBMNVIDIAと開発した「Summit」がスパコン世界ランキング1位の座を5年ぶりに中国から奪還。全計算のうち96%がGPUによって処理され、HPCハイパフォーマンスコンピューティング)におけるGPU地位は決定的になる。NVIDIAの開発したCPU-GPU間の高速リンク「NVLink」が大規模に活用される。「Summit」は2020年に「富岳」にトップを奪われるまで1位を維持。

・2018~2021年 BERTやXLNet、GPT2など大規模言語モデルの幕開け。まだ研究者が使うレベル

2019年 NVIDIA CEOジェスン・ファン(革ジャンおぢ)が「ムーアの法則は終わった」と見解を表明。半導体シングルスレッド性能の向上は限界に達し、チップレットを始めとした並列化・集積化アーキテクチャ勝負時代に入る。

2022年 NVIDIAがH100発表。Transformerモデル学習・推論機能を大幅に強化したサーバ向けGPUで、もはや単体でもスパコンと呼べる性能を発揮する。H100はコアチップGH100をTSMC N4プロセス製造SK HynixHBMとともにTSMC CoWoSパッケージング技術で集積したパッケージ。※N4プロセスは最新のiPhone向けSoC採用されたN3プロセスの1つ前の世代だが、サーバ/デスクトップ製品向けプロセスモバイル製品向けプロセスクロック電流量が異なり、HPC向けはN4が最新と言ってよい。

2022年 画像生成AIブーム。DALL-E2、Midjourney、Stable Diffusionなどが相次いで発表。

2022年 ChatGPT発表。アクティブユーザ1億人達成に2カ月は史上最速。

2023年 ChatGPT有料版公開。Microsoft Copilot、Google Bard(Gemini)など商用化への動きが相次ぐ。各企業NVIDIA H100の大量調達に動く。

2024年 NVIDIA時価総額世界4位に到達。半導体メーカー売上ランキング世界1位達成(予定)。

こうして見るとNVIDIAにとっての転換点は「ディープラーニング発明」「GPGPU向けプログラミング環境CUDAの発表」「チップセット販売からコンピューティングユニット販売に転換」という3つが同時に起こった2006年であると言えそう。以降、NVIDIAゲーマー向け製品モバイル向け製品販売する裏で、CUDAによってGPGPUの独占を続け、仮装通貨マイニングスパコンでの活躍と言ったホップステップを経て今回の大きな飛躍を成し遂げた、と綺麗にまとめられるだろう。

2024-02-20

Groqについて

数年前は、TSP(Tensor Streaming Processor)と呼んでいたが、LPU(language processing unit)と名前を変えた?

数年前のチップをそのまま使い続けているかからないが、同じならアーキテクチャは4年前のユーチューブを見るか、アスキーあたりの記事にある。

https://youtu.be/UNG70W8mKbA?si=9VFeopAiPAdn08i_

要は、コインパイラで変換が必要。なので提供されているLLMモデルが限られている。


SRAMを240MB(230MB?)しかない。

PCIeボードが400万くらいらしいが、SRAMの容量が小さすぎて1ボードでは動かない。

DRAMレイテンシSRAMではないので早いのだ、という意見も見られてたが、

1チップSRAM容量が小さすぎるので、チップチップ間、ボードボード間の通信レイテンシは必ずあるはず。

(数ヶ月前から性能上がっているのは、このあたりのチューニングのはず)

DRAMレイテンシというが、これも今どきはレイテンシ気にしないように隠蔽するはず。

チームが小さすぎてハード作れなかった可能性もあるが・・・。DMACでチューニングしているか


ボードにでかいDRAMが載せられるのであれば、そちらの方がボードボード間の通信時間より減るのでは?


グローバルファウンドリ14nmで既に1ボード250Wほど。

GF使ったのは、おそらくAMD設計者が居たからでは。デザインルールどこ破れば性能でるかある程度わかってたとか。1GHzくらいなのは知見なしでやってるとそれくらいで上限くるのはそうだと思う。

チップ世代更新するかはわからないが、兎にも角にも電力下げて、チップ大量に載せて、チップチップ間の通信時間を下げられるか。

2024-02-10

anond:20240210015514

そうは言うがネットメディア記事を鵜吞みにして「これからマイクロサービスだ!」っつってIT素人経営者がやっすい外注に作らせたマイクロサービス採用案件に途中から入ったりすると地獄しかない。

あんな複雑で扱いづらいアーキテクチャを「これからスタンダードだ!」みたいに喧伝してた奴らは本当罪深い。

反省文書け。

2024-02-09

anond:20240208150342

UIはReactが天下取った(?)けどどうせまた新しいの出てきて永遠戦国時代なんだろうけど、サーバーサイドってどうなんだろうな?

REST APIフレームワークデファクトスタンダードに近いもんて何かあるのかな?

テンプレートエンジンで画面作っちゃうような古臭いアーキテクチャで時が止まってるから最近トレンドを知りたいわ。

2024-02-03

35にもなってジュニアレベルエンジニアの扱いが難しい

この歳になるとエンジニアとしてのキャリア10年超えてくる。

10年経てば一人前のエンジニアとして見られるのに未だにジュニアレベルな同僚が非常に扱いづらい。

上司部下の関係ではなく同僚。年齢も同じ。

もう手に負えん。どうすりゃいいんだ……。

2024-01-29

社内ニート仕事擬きを創出する10テク

社内のほぼ全員が社内ニートである会社で働いたことがあるだろうか。

俺の会社はそういう会社である

強制的にクビになるまで意地でもしがみつくそ根性、そして増やすだけ無駄仕事勝手に増やす愚かさ。

だが安心して欲しい。なんとか利益も増加させている。

利益を追求するチームと、社内ニートとして仕事っぽいことをしているその他のチームがいるのである

まあ滅ぶ寸前だったら転職すればよい。

しかである社内ニートの連中は暇な時間をなんとか仕事に変換したいらしい。

そこでここでは連中が駆使している暇つぶし創出のちょっとしたテクニック集を開陳する。

 

1. 議論

だれかが議論をするといい始めた時は、大抵暇な時だ。

社内SNSテキストベース議論し始めたり、誰か特定人間を集めて会議室議論したりする。

だがこれらの議論はあまり生産的ではなく、生産的であろうとするが、無能なので何も生み出さない。

ずれたことを言うことに慣れきっているので、こんな議論さえある:

「俺たちの目的社会貢献だ。社会に貢献するためには社会不安定要因を見つける必要がある。ハッタショが社会不安定化させているのではないか。もしそうだとすると、ハッタショを更生するには周囲のサポートがいるのではないか。もしそうだとすると、サポート要員を確保するために人件費を与える必要がある。もしそうだとすると、利益になるビジネスモデルがない限りそのような人件費は払われない。もしそうだとすると、利益に頼らない方法を見つける必要がある。」

こいつがハッタショについて議論し始めたのは、普段からハッタショにムカついていてスカッとしたい以外の理由はなく、ハッタショを更生するビジネスなどやる気は微塵もない。

「もしそうだとすると」が多すぎて、前提が崩れるとすべての議論無駄になるのである

まあ、こうやって仕事をするふりをするアホが一定数。

 

2. 調査

調査というのは議論の次に多い言葉だ。まともな調査をする人もいるが、大抵の場合は信頼できないソースを引っ張り出し、自説を補強する以外のことはしない。

そもそもググって情報を見つけることを「調査」と仰々しくいうほどのことではないだろう。だが、そういって仰々しくいうと、本格的な情報を調べるように見せかけることができる。

信頼できる調査とそうでない調査の違いは、その努力方向性である

一時情報源を見るために論文翻訳する人たちや、バグの原因究明のためにデバッグしている人たちはかなり努力しているが、ツイート引用するだけの連中は脳が足りない。

 

3. 発信

社会貢献世間に影響を与えられてこそであるといい、匿名アカウントを使って炎上工作活動を行う。

これを最も好んで「暇つぶし」にしている人もいる。会社目的合致していればまだしも、ただのインプレ稼ぎに成り下がっていることが多い。

 

4. 画像生成などのツールで遊ぶ

これも調査に近いが、より子供じみたものになっている。

例えば画像生成AIでどんな絵が生成できるか検証してみました、みたいな連中だ。

まだ未検証のうちはそれでいいかもしれないが、何度も生成してどういうものか分かった段階でまだ続けようとしても生産的ではないだろう。

そもそも画像生成のAIをどうやって利益に変換するつもりなのか。そういう根本的な発想が抜けている。

 

5. 不要おもちゃの開発

社員のほぼ全員が社内ニートというのだからそもそも会社としての仕事がなんであったのか誰もわからない状態になることがある。

そういう時に、誰かが暇潰しのための議論で「こういうツールがあったらなぁ」などといい始める。

それでエンジニアが実際にそういうツールを作ると、「なんかちょっと違うんだよなぁ、僕が研究してきた哲学もっと含ませて欲しいんだよね」と理解不能なことを言う。

からツールも作ったきりで発展しない。利益に繋げようという意欲がない。

 

6. インフラ監視

インフラ監視」といって、無理やり仕事を作り出そうとする人もいるが、インフラインシデントが常日頃から膨大に発生するようなことはない。

監視のための仕組みをもっと徹底して導入するだの、k8sを使うだのいって無理やり仕事を増やそうとするが、コストしかならない。

 

7. 暇だからイベントでもやろうぜ

イベントを開いて人を集めれば、確かに社の知名度を高めたり、イベントから収益を得たりは可能だろう。

ただ利益の決定打には及ばない。場合によってはコストの方が高くつく。

被災地プレゼントを、などと言うが、被災地が今欲しいのは水と食料であるという基本的な部分の認識すら欠如し、頓珍漢なものプレゼントしようとする。

 

8. PoC

会社にまともな仕事存在するのか?と疑心暗鬼になっているエンジニアがPoCをし始める。

これはこれで、後々役に立つことはある。実運用適用可能技術も多い。

しかし、一部のエンジニア漠然と「すごいこと」をやろうとしており、それが厳密に言語化されないので、PoCの方向性があちらこちらに行く。

 

9. 自動化ツールの開発

これはどちらかというとプラステクニックだ。

利益に貢献するようなサービス運用しているとして、その運用時にマニュアル作業が発生していることがある。

これらを自動化するツールを作る提案をすれば、暇つぶしもできるし、生産性向上によって時間的余裕を創出できる。

まあ、時間的余裕を創出するからこそ社内ニートがより深刻化するのだが。

 

10. 勉強

最新技術勉強をするといって、技術書を読む。場合によっては、勉強会を開く。

例えばマイクロサービスアーキテクチャを正しく運用するには、とかそういったことだ。

本来シンプル運用すれば勉強時間に何日も割く必要はないが、まあ社内ニート暇つぶしが欲しいと喚いているのである

大根正宗で切るような話ばかりをするので、勉強が終わらない。

anond:20240129123305

ソフトウェアアーキテクチャにおいては、品質要件トレードオフ重要な要素となります

これは、全てのビジネス要件や状況に適合する万能のアーキテクチャ存在しないため、どのアーキテクチャ特性を優先するかという思考必要になるからです。

品質属性要件(Quality Attribute Requirements: QAR)はアーキテクチャ原動力となります

これらの要件無視したり、不十分な定義にしたりすることは、失敗のもととなります

そのため、アーキテクチャの選定を行う際には、機能設計だけでなく非機能的内容も考慮する必要があります

また、アーキテクチャの選定には「どのアーキテクチャ特性を優先するか」という思考重要になります

これは、全てのビジネス要件や状況に適合する万能のアーキテクチャ存在しないためです。

したがって、品質要件トレードオフは、ソフトウェアアーキテクチャにおいて重要な要素となります

これらの要素を考慮に入れることで、より効果的なソフトウェアアーキテクチャ設計することが可能となります

2024-01-14

コンピュータアーキテクチャ、もう少しなんとかならないのかな

DDR4からDDR5になっても実際使うアプリパフォーマンスは変わらん。

CPUGPU間の帯域の細さはAI使い出して気になる。

GPUメモリ拡張性のなさはAI使っていて気になる。

2024-01-07

anond:20240107194151

それは君が言ってる現実範囲が狭すぎるわ。。。単にシェルスクリプト運用ノウハウがない人たちの集まりだがフルマネージド化というプロジェクト特質によりシェルスクリプトの利用を回避できているに過ぎないと納得した

別にそれは最適な判断だと思うよ。チームのノウハウアーキテクチャによって最適な技術は変わる。ただし、そこから君が得たと思っている知見を世界中の全ての企業の全システム適用するのは誤っている

2024-01-06

プログラマーの三代美徳本能」「感情」「混乱」

プログラマーの三代美徳は、怠惰でもなければ傲慢でもない。本能感情、混乱である

 

本能とは、モチベーション本質的部分であるエロいdeepfakeを作りたい、頭よく見られたい、金儲けしたいといった動機によってプログラマーは手を動かす。

本能がなければドーパミン存在しない。コードを書く誘因は本能衝動によって生み出されている。

 

感情とは、要するに好き嫌いのことだ。たくさんの経験を積み重ねてセンスを獲得するには、好き嫌いに敏感でなければならない。

なぜvscodeがクソで、emacsが素晴らしいのか。なぜマイクロサービスアーキテクチャに強い疑念があるのか。なぜベンダーロックインが金の浪費に繋がるのか。

そういったことは、経験から学び、そして感情という次元に落とし込まれる。感情は少数の次元美的感覚を得るための優れたセンサーである

 

混乱とは、人生である。混乱したことのないものエントロピーを操ることはできない。

コードは常にエントロピー増大の法則に晒されている。高エントロピーの乱雑的コードを読んで混乱したことがなければ、リファクタリングもできないだろう。

混乱したことのあるものけが、秩序を作り出すことができる。

2024-01-04

プログラミング求人で平均年収以上になる単語

sklearnに年収予測させて出した。

以下は、平均年収以上になる単語Top 100

 

'サービス 開発 リモートワーク 提供 機械学習 プロダクト ソリューション 大規模 技術 要件 する チーム 企画 運用 設計 検索 ため 推進 製品 活用 改善 通信 投資 terraform アーキテクチャ フレームワーク ポジション データ 用い cto プラットフォーム gcp 課題 ビジネス 備考 リーダー scala クラウドサービス 配信 利用 リード 特化 github 処理 ユーザー ci js パーソルクロステクノロジー 新規 喫煙 月額 ai 提案 ビッグデータ クラウド 検知 仕様 スクラム 受注 施策 連携 マーケティング 展開 主体的 インフラ メディア フレックスタイム制 翻訳 広告 社会 事業内容 年俸制 行動 対する マネジメント 音声 自然言語処理 東京メトロ django レコメンド 保養 docker 購入 分析 go メンバー 解決ルフレックス 検討 jira sas ステークホルダー 折衝 基本給 定義 創業 表彰 新橋駅 インターネット ansible'

 

以下は、平均年収以下になる単語Top 100

 

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2023-12-30

anond:20231230093427

可変性に欠ける

からアーキテクチャを用い、外部知識が沢山必要

ライブラリーなど多様

独自自動化によりコード生成

共通しまくり

 

みたいな感じ

2023-12-27

コンピュータアーキテクチャは今のままなのだろうか

Webを見るには困らんが、何かをしようとすると性能が足りない。

クロック周波数はなんだかんだで上がったが、劇的ではない。

マルチコアソフトがついていっていない。GPUのような構成だと、更に汎用性がない。

SSDは高速になっていくが、DRAMはそのまま。

HBMは極端に高いまま。積層かと言われつつ高いままだし、熱もあってダメそう。

チップサイズは露光限界になって、熱やコンセントからの電力が限界

Appleユニバーサルメモリにしたけど、電力効率は良くても、ピーク性能はいまいちなまま。

CPU-GPU間の帯域は狭いまま。

AI需要は高まっているが、チップ設計情報が少なくてAIに頼れない。

2023-12-20

いや大手からベンチャーからって判断危険

https://qiita.com/twrcd1227/items/571e5029f083435e0143

なかなか香ばしい記事を読んで感想を書きたい。

著者で調べると前職か現職が何となく分かるが、記事の発信日を見る限り学生時代から意識は高かった模様だけど表面的な部分ばっかで理解はしてなかったと思われる。ハンズオン学習して何も感じない人なのかもしれない。

著者が書いている前職の駄目だった部分が今の大手にはなかったかと言えばそうじゃないだろう。現職の大手は始めは社内からトップダウンかは分からないが社員にその土壌を作るように最終的には指示し、何年もかけて出来た土壌にである。そこに著者は後からフリーライドして自分の手柄みたいにはしゃいでいるのである

もちろんそういった新技術研究等に時間使える風土やそれが出来る会社の体力は大手の方が圧倒的にあるが、前職がそれを知ってたけど諦めたのかそういう気がそもそも無かったのか確認はしたのだろうか?記事の中では学習意欲が湧いているようだけどアーキテクチャとかよりまずは基本を学ぶべきと思う。コードレビューで詰められたと書いているが技術力ではなく薄っぺらい何かが相手には気に入らなかったのか、書いてないだけでそもそも著者のコミュニケーション能力問題があるのではないか想像してしまう。

と言うより、内部向けの研究開発チームなら分かるけど転職者が配属されるような1プロジェクトリーダーアーキテクチャとかで技術力不足ゴンめして周りも無視して自己学習させる大手とかそれはそれで前職とは別の意味で駄目ではないか?(こればっかは著者が面接職務経歴書をどう書いたか、人事と現場でどのような会話をされたか色々あるだろうが)

もちろんOJT大手が圧倒的に良いと思うけどそれは人事が言うべきことで、決してその土壌を作ったわけでは無い入りたての新人が自慢ぶって書くべきことでは無い。

ディレクトリけが好きなひとたち

https://zenn.dev/adwd/articles/5d4a89262f4fc5

クリーンアーキテクチャ信奉者で厄介なのが「最初目的別にディレクトリを切りましょう」勢と重なっていることだと思う

下のようなほとんど空っぽのツリーを作って悦に入る奴は本当に害悪

探すの面倒だし、コンポーネントの関連をファイル構造から把握できない。特定画面でしか使わないものは一つのディレクトリに入れときゃいいんだよ..

A
└── B
    ├── C
    │   └── D
    │       └── E
    │           └── abc.txt
    └── X
        └── Y
            └── Z
                └── xyz.txt
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