-
DPU卸載機器學習推理：PyTorch模型在BlueField-3的INT8量化部署實現(xiàn)2ms級ResNet50推理
在AI算力需求指數(shù)級增長的背景下，NVIDIA BlueField-3 DPU憑借其512個NPU核心和400Gbps線速轉發(fā)能力，為機器學習推理提供了革命性的硬件卸載方案。通過將PyTorch模型量化至INT8精度并結合DPU的硬件加速引擎，某頭部云服務商在BlueField-3上實現(xiàn)了ResNet50推理延遲從12ms壓縮至2ms的行業(yè)突破，同時保持Top-1準確率達75.8%。
-
深度學習框架介紹：TensorFlow和PyTorch
在不斷發(fā)展的人工智能世界中，開發(fā)人員在選擇正確的深度學習框架時常常感到困惑。無論是由 Google Brain 團隊力量支持的 TensorFlow 豐富文檔，還是由 Facebook 人工智能研究實驗室提供的 PyTorch 動態(tài)計算圖，選擇都不是那么簡單。有些框架在語義分割方面表現(xiàn)出色，而另一些框架則在 GPU 基準測試方面表現(xiàn)出色。
-
機器學習的框架和三個步驟
今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)頇C器學習的有關報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對它具備清晰的認識，主要內容如下。
-
PyTorch 宣布支持蘋果 M1 芯片，GPU大大加速，訓練推理都加速
今年 3 月，蘋果發(fā)布了其自研 M1 芯片的最終型號 M1 Ultra，它由 1140 億個晶體管組成，是有史以來個人計算機中最大的數(shù)字。蘋果宣稱只需 1/3 的功耗，M1 Ultra 就可以實現(xiàn)比桌面級 GPU RTX 3090 更高的性能。
-
RNN在自然語言處理中的應用
本文節(jié)選自《深度學習入門之PyTorch》，本書從人工智能的介紹入手，了解機器學習和深度學習的基礎理論，并學習如何用PyTorch框架對模型進行搭建。 對于人類而言，以前見過的事物會在腦
-
帶你了解pytorch，pytorch基本內容介紹
為增進大家對pytorch的了解，本文將對pytorch的簡單知識加以講解。如果你對本文內容具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。
-
PyTorch如何加速數(shù)據(jù)并行訓練？分布式秘籍大揭秘
在芯片性能提升有限的今天，分布式訓練成為了應對超大規(guī)模數(shù)據(jù)集和模型的主要方法。本文將向你介紹流行深度學習框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式數(shù)據(jù)并行包的設計、實現(xiàn)和評估。 論文地
-
Linux回應美國實體清單
前天，Linux基金會終于對美國實體清單的出口管制做出了積極回應，并向所有人保證。
-
深度學習發(fā)展的5個主力框架
深度學習需要大量的計算。它通常包含具有許多節(jié)點的神經網絡，并且每個節(jié)點都有許多需要在學習過程中必須不斷更新的連接。換句話說，神經網絡的每一層都有成百上千個相同的人工神經元在執(zhí)行相同的計算。因此，
-
高性能PyTorch是如何煉成的？整理的10條脫坑指南
如何用最少的精力，完成最高效的 PyTorch 訓練?一位有著 PyTorch 兩年使用經歷的 Medium 博主最近分享了他在這方面的 10 個真誠建議。 在 Efficient PyTorch 這
-
云計算必備知識-基于PyTorch機器學習構建生成對抗網絡
生成式對抗網絡（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一種深度學習模型，是近年來復雜分布上無監(jiān)督學習最具前景的方法之一。模型通過框架中（至少）兩個模塊：生成模型
-
人工智能發(fā)展要經歷多個階段 困難跟挑戰(zhàn)重重
對于什么是“人工智能公司”，目前還沒有明確的分類。對一些人來說，人工智能只是一個流行詞，被添加到營銷策略中以吸引資金。很多初創(chuàng)公司正在利用人工智能技術，雖然這給市場帶來了一些真正創(chuàng)新的解決方案，
-
人工智能公司的發(fā)展要經歷多個階段 目前只經歷了前兩個階段
對于什么是“人工智能公司”，目前還沒有明確的分類。對一些人來說，人工智能只是一個流行詞，被添加到營銷策略中以吸引資金。很多初創(chuàng)公司正在利用人工智能技術，雖然這給市場帶來了一些真正創(chuàng)新的解決方案，
