深度学习加速硬件和fpga
社区干货
我的深度学习项目经验分享|社区征文
为大家详细介绍我是如何使用深度学习与视频分析技术构建项目的。# 项目细节## 需求分析这可能是一个与本文主题关联不大的模块,为了能让读者清楚了解项目背景,就简单总结几点项目需求。首先在功能方面,系统大致需要能解码视频并提取关键帧用于人脸检测和行为识别,并且要能展示分析结果,包括标注人脸和行为,还能够实时报警。系统性能方面,要在实时场景下对大量视频数据进行处理和分析,所以需要有高效的算法和硬件支持,简而言...
FPGA的安全性设计
FPGA(Field Programmable Gate array)是一种可编程的电路集成电路,能够快速、灵活地满足用户的特定需求。由于它的灵活优势,FPGA 电路被广泛应用于各种电子产品上。然而,由于FPGA电路执行时存在着巨大的安全隐患,所以在FPGA总线上安全性设计,显得尤为重要。首先,应采取有效措施来防止第三方窃取或篡改FPGA电路内部信息。在广泛使用的FPGA开发板上,即使内置硬件芯片能够有效地抵制外部入侵,往往也依赖于软件的安全性来实现完整的...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
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,国内比较有名的是OneFlow、ColossalAI等,能够将GPT-3规模大模型训练成本降低90%以上。未来,如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。
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深度学习加速硬件和fpga-优选内容
深度学习加速硬件和fpga-相关内容
veImageX演进之路:FPGA HEIF 静图编码服务性能优化
提供加速访问的能力;veImageX 源站服务主要负责访问权限的校验、流量控制、图片资源下载以及静态图片的主体处理流程。对于 HEIF 静图编码场景,veImageX 源站服务则需要和 FPGA HEIF 编码服务互动,协作完成。- FPGA HEIF 编码服务:自上而下可分为编码服务层、编码驱动层、编码硬件层。为了解决计算资源异构引入的耦合问题,FPGA HEIF 编码能力通过 HTTP 服务化的方式提供出来。所有的 FPGA 卡部署于字节跳动自研的Lambda计算平...
业务进阶,用架构思维看云原生 | 社区征文
将硬件的算力逻辑化,再具象成能多个独立且相互隔离的逻辑主机。怎么理解虚拟化呢?比方说最早的时候,大家把业务跑在服务器上面。但物理机就那么几个规格,有些业务可能只用到一半的资源,那能不能把空载的另一半也... 通过弹性 POD 自动扩展来加快容器扩展速度;- 基于遥测的快速预测,用于实时扩展集群的决策;- 动态插入/删除 POD 中的 Sidecar 容器解决 Sidecar 资源开销的问题- ……这些不同类型的技术方案,使其能...
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了... 可以看到我导入数据集和创建模型的步骤都相当直观,而且Canvas的快速构建功能极大地加速了模型的训练过程。在进行模型分析时,我们也能够清晰地看到模型的准确性和相关特征的重要性,这有助于更好地理解模型的性能和优...
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
它能在浏览器中使用卷积神经网络进行分类和回归任务。尽管该库现在已经停止维护,但在2018年,出现了许多JS的机器学习和深度学习框架,如`Tenforflow.js`、`synaptic`、`Brain.js`、`WebDNN`等等。由于浏览器的计算... 随着技术的发展(硬件和浏览器技术的进步),我们可能会看到更多的框架出现,以解决浏览器中运行AI应用的挑战。**未来可能会有更多的框架能够在浏览器中进行模型训练,而不仅仅是加载模型进行推理。未来的浏览器可能会支...
字节跳动智能音频信号处理的应用实践
阵列信号处理以及心理声学和深度学习等算法技术。- 算法基础可以保证上层关键技术组件的技术演进。比如自适应滤波器理论的发展大大加速了回声消除在各业务场景中的应用;阵列信号处理技术则确保了声源定位以及波... 但对于录音硬件的需求都是共同的。录音硬件不仅包括已有的视频硬件,在视频创作中我们也有一些专门的硬件来提供高质量的音视频。在算法层面,各场景对于回声消除、音频缩放、降噪以及后端的增益控制和声音均衡也都...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力... 满足这些领域对处理海量数据和完成复杂任务的需求。随着技术不断创新和改进,大模型的算法效率和计算结构的逻辑性也将得到提升。同时,硬件设备性能的提升以及大模型与云计算、边缘计算等技术的结合将为其提供更好的...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
这些管理问题其实也是机器学习模型训练过程中比较大的痛点。本文将针对这些痛点,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#### 计算侧在高性能计算方面,调度的挑战是非常大的。前面已经说过,我们的需求多种多样,这就导致在计算侧,首先会有各种新硬件。...
2022年终总结-两年Androider的技术成长之路|社区征文
转而投身到另外一个学习渠道上:>之前的年中和年终总结写的大体是参加了多少次活动,白嫖了多少礼品。但是这次我不想写平台的东西了(后半年的时间几乎很少花费在参与活动上面了,因为时间给了更重要的事情)>>我想... 通过不断的学习,拓宽技术广度,培养系统设计思维,对前沿性的课题保持好奇心,敢于接触和使用新技术。**具体的就是要有**高于标准的技术深度、开发能力和解决技术难题的能力,在工作过程中对自己负责的模块重点深挖,...
构建面向异构算力的边缘计算云平台
再慢慢到设备与设备之间的信息互联,万物互联的时代已然到来。在万物互联时代,需要计算的数据越来越多,需求在不断的变化,异构计算能够充分发挥 CPU/GPU 在通用计算上的灵活性,及时响应数据处理需求,搭配上 FPGA/... 需要将大量的网络流量卸载到硬件上做 Offload,来降低 CPU 消耗,提高处理性能。加上 AR/VR、3D 等视觉应用越来越多,就近渲染、网络、算力的需求逐步显现,算力多样化开始成为互联网时代的新需求。如何统一纳管异构算...
