深度学习加速器软件实现
社区干货
我的深度学习项目经验分享|社区征文
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,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和报警等功能,还能用于大数据分析,远程访问和管理等等。下面我将使用软件工程的思路,为大家详细介绍我是如... 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...
nvidia-cuda镜像
## 简介CUDA-X AI 是软件加速库的集合,这些库建立在 CUDA® (NVIDIA 的开创性并行编程模型)之上,提供对于深度学习、机器学习和高性能计算 (HPC) 必不可少的优化功能。下载地址:- 火山引擎访问地址:https://mirrors.ivolces.com/nvidia_all/- 公网访问地址:https://mirrors.volces.com/nvidia_all/## 相关链接官方主页:[https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/](https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/?spm=a...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 实现每秒钟20帧的实时检测。下图是网页端的运行效果,用户可以直接上传手机相册里的图片,也可以现场拍摄图片,就能获得所有目标检测和视觉测量的结果啦。如果感觉挺有意思,跟我一起继续往下看叭🍭🍭🍭# 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,...
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深度学习加速器软件实现-优选内容
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技术人的 2023 总结之无处不在的 AI|社区征文
就是以深度学习和机器视觉技术为核心,提取图片内容特征、建立图像搜索引擎,是一款用于图片间相似性检索的平台型产品,深度学习正是 AI 的特点。再比如说 智能语音交互(Intelligent Speech Interaction),就是你所理... 并且在 Anolis OS 23 中通过引入龙蜥生态软件仓库(EPAO),实现一键安装部署 AI 开发环境,解决了 AI 组件之间繁琐的依赖关系,加速 AI 应用的开发、部署流程。这些都是龙蜥操作系统在 AI 上面的努力成果,这也正迎合了...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_... 利用边缘设备的GPU或专用硬件加速视频处理任务。 - 使用低延迟的通信协议,如WebRTC,确保实时视频流的稳定传输。 - 集成AI模型,在边缘设备上进行实时的视频内容分析,如运动员识别、精彩瞬间检测等。```python...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
@app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.json['data'] prediction = clf.predict(data) return jsonify({'prediction': prediction})```5. 诊断依据最后,医生可以通过查看和分析结果并结合自己的专业知识和经验,做出准确的诊断。将结果与其他医疗数据进行比较,或者使用其他高级分析技术来提高诊断的准确性和可靠性。infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/44b74ab4861f41bb8b8defb68ffb7e98~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715358042&x-signature=c0CmTc%2FavZndimlba4ByZqiCf4I%3D)**前言**在 2023 年疫情早已结束的当下,时代也在飞速的发展和进步,越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机...
字节跳动的开源历程与价值思考
开源是软件世界的根基,字节跳动看重参与开源的长期价值,对于开源的态度一直是开放、鼓励的,愿与全球合作伙伴共同实现生态繁荣。本文由字节跳动开源委员会治理运营负责人,火山引擎副总裁张鑫在 OSPO Summi... 加速技术演化。 **在使用开源阶段**开源软件和技术可以帮助公司解决基础设施问题,加速核心业务迭代;接入开源标准可以降低招聘门槛。但在过程当中也会遇到法律、技术、...
GPU-部署NGC环境
NGC官网提供了当前主流深度学习框架的镜像,例如Caffe、TensorFlow、Theano、Torch等。 软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.2.4.15为例。 TensorFlow:深度学习框架。 前提条件您已购买Linux实例,并勾选“后台自动安装GPU驱...
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
各位好,我是申公豹,资深技术专家,对人工智能方向有所研究,今年一年除了开发了几个软件项目之外的时间,基本都用到了学习研究AI上,最近几个月也是产出了几款AI领域的爆火文章,也把自己学习AI的笔记写了一个专栏,反响... 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...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测... 实现癫痫检测。# 结论通过对AI中深度学习的学习,可以使我们解决一些人工难以解决或者比较浪费时间的问题有更好的解决方法,帮我们节约时间,并且推动社会的进步和发展。[AI与深度学习的一年 (infoq.cn)](https:...
