深度学习加快收敛方法
社区干货
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。# 训练方法目前,模型加速领域已经建立了很多有影响力的开源工具,国际上比较有名的有微软DeepSpeed、英伟达Megatron-LM,...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进... 使用了oneAPI加速工具对视频进行解码。人脸检测模块使用了OpenVINO™ Toolkit中的人脸检测模型,可以对每个关键帧进行实时的检测人脸,此工具包含了经训练和优化的模型,可行性也还不错。行为识别模块采用了Distribut...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
管理以及存储数据的方式。虽然理论上所有的数据都可以混杂,或者糅合,或者饥不择食,随便存储,但是计算机是追求高效的,如果我们能了解数据结构,找到较为适合当前问题场景的数据结构,将数据之间的关系表现在存储上,计... 数据元素之前的关系在计算机中有两种不同的表示方法:**顺序映像和非顺序映像**,并且由此得到两种不同的存储结构:**顺序存储结构**和**链式存储结构**,比如顺序存储结构,我们要表示复数`z1 =3.0 - 2.3i `,可以直接借...
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深度学习加快收敛方法-优选内容
深度学习加快收敛方法-相关内容
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不同。在字节跳动的实践中发现,基础架构对性能或迭代效率有影响,但大部分情况下对算法效果不应该有影响。我们不希望在算法对比过程中引入基... 介绍我们如何进行机器学习平台的架构设计。## 云原生机器学习平台架构设计我们主要在两方面做了投入:一是高性能计算和存储的规模化调度;二是模型分布式训练的加速。### 高性能计算和存储的规模化调度——挑战...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
检索过程是一个深度遍历的收敛过程。剪枝程度最高,延迟相对最低,但牺牲了部分精度(根据字节内部经验,一般也在 95% 以上)。第二张图为量化方式的对比。量化本质上也是一种压缩,压缩就会带来精度的损失。压缩最彻底的是 Int8,对应的精度也最差,VikingDB 能做到 **精度损失在 3% 以内** 。第三张图中所示使用 GPU 加速的情况是个特例,由于硬件上的巨大优势,GPU 在精度和延迟上相比较 CPU 都会有很大提升。但是 GPU 由于显存...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
本文主要介绍了火山引擎云原生机器学习平台在高性能计算和存储的规模化调度上的架构设计,如何对模型分布式训练进行加速,以及平台如何满足开发过程的标准化和团队协作的需求。 模型训练痛点... 一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不同。在字节跳动的实践中发现,基础架构对性能或迭代效率有影响,但大部分情况下对算法效果不应该有影响。我们不希望在算法对比过程中引入基...
我与Stable Diffusion的“缘” 主赛道 | 社区征文
其成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一**,并为工业界,投资界,学术界以及竞赛界都注入了新的AI想象空间,**让AI再次性感**。在当时我对它的了解仅限于耳闻其名。要说我与Stable Diffusion的... 这种优化方式主要有这几种优点,在保证生图效果的情况下,降低pipeline端到端延迟,降低pipeline峰值内存占用:- 使得预处理、推理和后处理能够在硬件上并行执行,最大化利用多核心处理器的优势,提高整体 Pipeline ...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
技术会逐渐收敛到一个最优解,最终只有一两个引擎获得成功。差别相差比较大的场景,则在每个场景形成一两个寡头,寡头跨场景的能力则竞争力很弱。### **趋势四:** **分析实时化**大数据最早是批式计算的形式,但理想的状态是纯流式的方式。分析实时化的表现有(近)实时引擎和流引擎。- (近)实时引擎 - ClickHouse:近实时 OLAP 引擎,宽表查询性能优异 - Doris:近实时全场景 OLAP 引擎 - Druid:牺牲明细查询...
CVPR 2024 满分论文 | 基于可变形3D高斯的高质量单目动态重建新方法
逆向映射并不利于可学习结构的收敛,使得目前的方法在D-NeRF数据集上只能取得30+级别的PSNR渲染指标。为了解决这一问题,我们提出了一种基于光栅化(rasterization)的单目动态场景建模管线,首次将变形场(Deformatio... 大大加速了模型的训练过程,渲染速度有一定的提高。然而这些方法都基于逆向映射,无法真正实现高质量的规范空间和变形场的解耦。3D高斯泼溅是一种基于光栅化的点云渲染管线。其CUDA定制的可微高斯光栅化管线和创新...
「火山引擎」数智平台 VeDI 数据中台产品双月刊 VOL.07
两种缓存配置方式。一键实时整库同步解决方案支持多种数据源之间全增量一体化同步,之后再通过实时同步增量任务,依照选择配置单独选择进行实时增量数据同步,助力您将业务数据更高效、更便捷的同步至目标数据库中。... GPU 加速:LAS Spark & Rapids - 降低数据处理门槛:LAS Spark English SDK- **深度学习LASML** **Runtime** - Pandas on PySpark - Imported Model Support - PyTorch/Tensor...
「火山引擎数据中台产品双月刊」 VOL.07
两种缓存配置方式。一键实时整库同步解决方案支持多种数据源之间全增量一体化同步,之后再通过实时同步增量任务,依照选择配置单独选择进行实时增量数据同步,助力您将业务数据更高效、更便捷的同步至目标数据库中。... GPU 加速:LAS Spark & Rapids - 降低数据处理门槛:LAS Spark English SDK- **深度学习LASML** **Runtime** - Pandas on PySpark - Imported Model Support - PyTorch/Tensor...
基于迁移学习的基础设施成本优化框架,火山引擎数智平台与北京大学联合论文被KDD收录
火山引擎的工程师和北京大学的研究者一起设计了一种结合机器学习方法与人类专家知识的基础设施成本优化框架(如图1所示),该框架以贝叶斯优化算法为基础,使用高斯过程作为代理模型学习配置参数集与任务成本/运行时长的关系,并通过可信赖的迁移学习机制,从人类专家知识编码中获得 **安全性和可解释性** (如图1中Expert-assisted Optimization部分所示),并 **从相似的历史任务中获得额外的收敛加速特性** (如图1中Controlled Histo...
