深度学习cpu
社区干货
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...
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,和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所收获...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)
AI 助力后端开发的新趋势|社区征文
随着人工智能核心技术如深度学习的成熟,后端开发也正从传统向智能化转变。它带来的不仅是自动化,更重要的是提升研发效率,降低运维成本。我相信在不久的将来,我们会看到越来越多AI技术被深入应用在后端各个环节中。... 学习出服务和应用的正常运行模式。实时预警可能出现的问题:当系统运行数据有异样迹象时,训练好的深度学习模型可以及时预测异常可能性并预警。例如CPU利用率明显升高,模型就会及时报警性能问题可能出现。自动修...
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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,和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所收获...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)
AI 助力后端开发的新趋势|社区征文
随着人工智能核心技术如深度学习的成熟,后端开发也正从传统向智能化转变。它带来的不仅是自动化,更重要的是提升研发效率,降低运维成本。我相信在不久的将来,我们会看到越来越多AI技术被深入应用在后端各个环节中。... 学习出服务和应用的正常运行模式。实时预警可能出现的问题:当系统运行数据有异样迹象时,训练好的深度学习模型可以及时预测异常可能性并预警。例如CPU利用率明显升高,模型就会及时报警性能问题可能出现。自动修...
“柯南领结”变成现实,火山引擎发布新一代实时AI变声方案
火山引擎智能创作语音团队SAMI(Speech, Audio and Music Intelligence)近日发布了新一代的低延迟、超拟人的实时AI变声技术。不同于传统的变声,AI变声是基于深度学习的声音转换(Voice Conversion)技术来实现的,可以实现任意发音人的音色定制,极大程度保留原始音色的特点。 在CPU单核上就能做到极低延迟的实时输入实时变声,就像“柯南领结”一样; 能够高度还原输入语音的抑扬顿挫、情感、口音,甚至连轻微的呼吸、咳嗽声也能还原; ...
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=1715185243&x-signature=67zSUaO1kY6kcdA4uQut26QZ6aU%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,我...
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。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/348f356e262044e781fa8696ba0014ed~tplv-tlddhu82om-image.i... device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device) model.to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(input_t...
GPU计算型
GPU计算型ini2 A30 具有强大的双精度浮点运算能力和较高的深度学习推理吞吐量,适用于大规模AI推理场景,但不支持图片或视频渲染。 GPU计算型pni2 A100 相较于V100和A30显卡,A100的运算能力更高,内存能力更强,具有强大的双精度浮点运算能力,主要针对有更高CPU、内存、GPU显卡性能需求的场景,适用于人工智能、科学计算、科研产业等,推理和训练效率可成倍提升。 GPU计算型g1vc V100 适用于对性能要求和计算速度有较高需求的场景,专注...
GPU计算型
GPU计算型ini2 A30 具有强大的双精度浮点运算能力和较高的深度学习推理吞吐量,适用于大规模AI推理场景,但不支持图片或视频渲染。 GPU计算型pni2 A100 相较于V100和A30显卡,A100的运算能力更高,内存能力更强,具有强大的双精度浮点运算能力,主要针对有更高CPU、内存、GPU显卡性能需求的场景,适用于人工智能、科学计算、科研产业等,推理和训练效率可成倍提升。 GPU计算型g1vc V100 适用于对性能要求和计算速度有较高需求的场景,专注...
字节跳动智能音频信号处理的应用实践
深度学习和心理声学技术的发展也大大加速了多模态音视频信号处理技术的发展,保证了声音效果。- 有了这些基础就可以为上层业务,比如声场还原、人机交互、音视频处理等提供更高质量的音频。介绍了音频信号的几个组成部分,下面我们来看一下音频信号技术的整体发展趋势。当提到音频信号处理时,不可避免地会提到贝尔实验室。贝尔实验室在 1979 年发明了系统单片机型的数字信号处理器(SoC DSP,用于调制解调器、无线电话等),从而...
