...的发展，在训练深度神经网络和大规模人工智能模型以及部署各机器的计算量时，通常要在大量数据中心或超级计算机的支持下完成。能够从不同信息中，如图像、视频、文本和语音等，不断处理、创建和改进网络模型，部署在...
AI 模型的训练和部署通常与大量数据中心或超级计算机相关联，原因很简单。从大规模的图像、视频、文本和语音等各种信息中持续处理、创建和改进模型的能力不是小型计算擅长的。在移动设备上部署这些模型，使其快速轻...
...t在线服务镜像使用自定义镜像打包本地测试Mnist在线服务部署GPU在线服务APP基础环境指南Docker使用指南UHub使用指南开发指南开发指南简介开发综述设计原理开发综述TensorFlow 开发指南镜像基础包部署本地开发环境API调用方法打包...
...并简化了工程师、研究人员及其他领域专家设计、训练和部署模型的方式。该更新版本从数据标注、模型搭建、训练与推断还有最后的模型部署方面完整地支持深度学习开发流程。此外，MATLAB 这次更新较大的亮点是新组件 GPU Cod...
...沿袭了大量的 Caffe 设计，可解决多年来在 Caffe 的使用和部署之中发现的瓶颈问题。最终，Caffe2 打开了算法实验和新产品的大门。通过在内部用于各种深度学习和增强现实任务，Caffe2 已经在 Facebook 对于规模和性能的需求上得到...
...们可以让全世界的 AI 研究和产品汇聚一堂，加快创新和部署。研究者在实验新模型，特别是模型还在研究中的时候，写神经网络时需要较大程度的灵活性和可表达性，从动态神经网络到支持梯度渐变，同时还要保持基本的卷积...
...解码器或者Python解释器就可以在多种服务器和移动设备上部署训练好的模型。TensorFlow提供细致的网络层使用户可以构建新的复杂的层结构而不需要自己从底层实现它们。子图允许用户查看和恢复图的任意边的数据。这对复杂计...
...，可简化工程师、研究人员及其他领域专家设计、训练和部署模型的方式。随着智能设备和物联网的发展，设计团队面临创造更加智能的产品和应用的挑战，他们需要自己掌握深度学习技能或依赖其他具有深度学习专长但可能不...
...开发者可以专注于算法，无需考虑如何运行卷积。快速的部署设计也能使开发者受益。从开发者的角度看，调试移动设备的运行时间可能是一项挑战，因为移动端工具链（toolchain）并不如桌面的和服务器的工具链那么先进。我们...
...系统，今年8月中旬，他们又推出了将深度学习工作负载部署到硬件的端到端IR堆栈TVM，也就是把深度学习模型更简单地放到各种硬件上。当时，陈天奇把TVM+NNVM描述为深度学习到各种硬件的完整优化工具链，而这次推出的NNVM...
...进行过简要介绍。该技术能自动为大多数计算硬件生成可部署优化代码，其性能可与当前最优的供应商提供的优化计算库相比，且可以适应新型专用加速器后端。近日，这项研究的论文《TVM: End-to-End Optimization Stack for Deep Learning...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
邱勇
李涛
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马龙驹
