深度学习芯片出售
社区干货
个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智能技术生成具有特定主题和风格的诗歌。以下是我在该项目中的实践经验和内容分享:**数据收集与预处理:** 首先,我们收集了大量的古代诗歌和现代诗歌数据,并对这些数据进行清洗和预处理,包括去除标点符号、停用词、分...
字节跳动智能音频信号处理的应用实践
## 音频信号处理发展趋势从我这些年的工作过程中,我把音频信号处理分为了三个大的部分:- 最基础的部分是算法,包括自适应滤波器、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... 随着数字信号处理技术及芯片技术的迅速发展,以 Polycom、Zoom 为代表的音视频会议服务商,推动了全双工音频信号处理在实际场景中的应用,使得回声消除、声源定位、波束形成及降噪等技术在实际场景中得到了广泛的应用...
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... 随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计算资源也在不断提升。然而如果样本的读取速度无法跟上算力的增长就会成为训练过程中的瓶颈,限制算力资源的有效利用率。所以我们需要寻找方法来提高样本的读取吞吐...
智能时代的算法技术实践|火山引擎开发者社区 Meetup 第五期
随着智能硬件的普及和端侧芯片计算能力的提升,智能音频处理技术如何满足真实场景中的业务需求,如何做到高质量、低延时、低计算量?本次分享结合传统音频信号处理和深度学习技术的发展,探索智能信号处理技术在高质量音频采集,智能语音交互以及在小说多播场景打造身临其境的空间声音效果三个方面的应用。**《** **NLP** **在 OPPO 推荐场景中的应用》邓拯宇,OPPO 高级数据挖掘工程师**随着内容推荐越来越成熟,NLP 技术和推荐场...
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漫谈人工智能在各行业的应用以及促进和发展|社区征文
从20世纪50年代的符号主义领域到20世纪80年代的神经网络和机器学习,经历无数寒冬的人工智能,随着计算机性能和存储的不断提升,算力的满足以及随着各种算法模型的迭代和改进,又得益于深度学习技术和大数据技术的快速... 如芯片开发技术和性能的提升。硬件性能决定算力,算力决定人工智能的智力。所以AI在这两年能够快速发展,是硬件迭代升级的超强助力。很多人接触到人工智能或许是从指令式的聊天机器人开始的,如:苹果的Siri,小爱同学,...
Meetup 精彩回顾& PPT 领取|字节跳动和 OPPO 背后的算法技术实践
随着智能硬件的普及和端侧芯片计算能力的提升,智能音频处理技术如何满足真实场景中的业务需求,如何做到高质量、低延时、低计算量?本分享结合传统音频信号处理和深度学习技术的发展,探索智能信号处理技术在高质量音频采集、声场还原以及智能语音交互这三个方面的应用。边缘质检终端,多模式兼容、多场景兼顾,可以根据实...
人工智能发展六大洞察 | 社区征文
`OpenAI` 在发布` GPT-3 ` 深度学习模型具备 `1750` 亿参数,正式将语言模型带入千亿参数时代。`2021` 年,世界范围内也出现了几个超大模型,例如英文领域有微软和英伟达推出的 `MT-NLG` 巨量模型,具备 `5300` 亿参数... 就离不开芯片,近年来,人工智能应用落地场景越来越丰富,因此人工智能芯片呈现出多元化发展趋势,通过不断演进的架构,为下一代计算提供源源不断的动力。- 从需求侧而言: 随着智能城市、智能制造、智能金融、自动驾...
写给Android开发者的芯片知识| 社区征文
但授权方可以任意地出售制品(如芯片元件、评估板、完整系统等)。商用晶圆厂是特殊例子,因为他们不仅授予能出售包含 ARM 内核的硅晶成品,对其它客户来讲,他们通常也保留重制 ARM 内核的权利。生产厂商:TI (德州仪... 专门负责设计「专用集成电路」(Application-specific integrated circuit,ASIC)。当时的华为,创立仅仅四年,员工只有几十人,资金非常紧张,一度濒临倒闭的边缘。奠定基业的C&C08数字程控交换机,还是三年后的事情。...
字节跳动的多云云原生实践之路
各个机器学习任务使用的 NAS……为了进行统一管理和使用,技术团队推出了 **大数据文件存储 CloudFS** ,提供对接多云对象存储能力,无论用户在哪里、用户想访问的数据在哪里,它都能提供本地缓存加速。离线业务存在的第二个问题是大数据作业无法享受云原生的好处:传统大数据引擎不是针对云原生设计,难以直接云原生部署,各计算引擎和任务需要进行深度改造才能支持原先在 YARN 上的各种特性,改造成本巨大。基于此背景,字节跳动推...
