...优化。例如，框架可以在手机（iOS 和 Android）的 NNPack 和服务器 GPU 的 CUDNN 之间选择。因此，开发者可以专业于算法的工作，而不用研究怎样运行卷积。人工智能已经产生了深远的影响，但大部分 AI 还是局限于大型数据中心，远...
...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...
...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...
...ata_parallel_model.py）能够在 Facebook 的 8 个 Big Basin 人工智能服务器（每个服务器配有 8 个英伟达 Tesla P100 GPU 加速器，8 个服务器共有 64 块 GPU）上进行分布式神经网络训练。图 1 是这些系统的扩展结果：近乎直线的深度学习训练扩...
...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...
...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...
...视化网络构建和展示工具；TensorFlow Serving通过保持相同的服务器架构和API，可以方便地配置新算法和环境。TensorFlow Serving 还提供开箱即用的模型，并且可以轻松扩展以支持其他的模型和数据。TensorFlow编程接口包括Python和C++，Java...
...需要将参考图和要处理的数据发送到数据中心，通过大型服务器进行处理。Facebook 开发的移动端深度学习平台第一次摆脱了信号塔的束缚，可以实时捕捉、分析和处理图像，将技术放进人们的手中。这一新程序被称为 Caffe2Go，是...
...，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...
...优化。速度更快，部署更加轻量级。 支持包括树莓派，服务器和各种移动式设备和cuda, opencl, metal, Javascript以及其它各种后端。 欢迎对于深度学习， 编译原理，高性能计算，硬件加速有兴趣的同学一起加入dmlc推动领导开源项目...
...架，如 TensorFlow、MXNet、Caffe 和 PyTorch，支持在有限类型的服务器级 GPU 设备上获得加速，这种支持依赖于高度特化、供应商特定的 GPU 库。然而，专用深度学习加速器的种类越来越多，这意味着现代编译器与框架越来越难以覆盖...
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...
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刘厚水
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张宪坤
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周国辉
