aiot算法定义硬件
社区干货
构建面向异构算力的边缘计算云平台
首先跟大家分享一下我们对边缘计算的定义:**我们把从用户到云中心之间所有的算力层都定义为边缘计算**。* 首先,“ **现场边缘** ”主要位于用户现场或用户自己的机房。覆盖 1~5ms 时延范围。我们可以将中心训练好的模型算法和能力下沉到用户的现场侧,满足超低延时的计算和网络能力。对应支撑异构算力的硬件设备有 x86/ARM、智能网卡、GPU、FPGA 等,应用场景主要是 AIoT、边缘时序数据等实时性业务。* 其次,“ **近场边缘...
2023年度总结:嵌入式边缘计算与大模型学习的进展与应用 主赛道 | 社区征文
就比较好学习嵌入式或者服务器的硬件了。同时,其实现在大模型的学习门槛是挺高的。大模型是相对小模型而言的,需要很大的数据集(比如10GB的数据集拷贝需要1个小时之类),一般家用GPU不够内存,需要GPU服务器级别的GPU... 现在人工智能算法已经慢慢进入了传统的工业领域。比如图像类AI能用于工业相机的识别算法,以工业相机每秒拍摄的速度和相片的分辨率,能远超于人类的视觉极限。在电力领域,用设备读取电流电压,然后用FFT分析,能得出当...
构建面向异构算力的边缘计算云平台
首先跟大家分享一下我们对边缘计算的定义:我们把从用户到云中心之间所有的算力层都定义为边缘计算。- 首先,“**现场边缘**”主要位于用户现场或用户自己的机房。**理论上主要覆盖 1~5ms 时延范围**。我们可以将中心训练好的模型算法和能力下沉到用户的现场侧,满足超低延时的计算和网络能力。对应支撑异构算力的硬件设备有 x86/ARM、智能网卡、GPU、FPGA 等,**应用场景主要是 AIoT、边缘时序数据等实时性业务**。- 其次,“...
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... 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...
特惠活动
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2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
可以应用定义,配置和环境变量管理均基于云关上管控,代码仓库及配置资源声明清单也都存储在代码仓库受版本管理,应用发布及生命周期管理自动化,可审计。在SecDevOps中,没有永远的安全,在业务、开发、和安全方面,完全安全不仅不合实际,也是不可能;相反我们专注于解决核心安全问题,预测安全风险,尽可能降低安全隐患,流程中贯彻安全理念思维,借助安全工具尽可能降低安全风险,并不断持续优化。安全是为了业务保驾护航及降低后期安全...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
# 工业大数据分析及应用## 1 工业大数据概述* 1.1 大数据的产生* 1.2 大数据的概念和特点* 1.3 大数据的影响* 1.4 大数据的引用* 1.5大数据的关键技术* 1.6 工业大数据的概念与特征* 1.7 工业大数据与流程工业智能制造### 1.1 工业大数据的产生> 大数据的产生原因* 新的数据来源/新的数据采集方法* **全时空**数据的可采集性* 智能算法的使能* 非结构的数据形态* 数据获取成本、存储成本和处理成本的下降#...
客户端 SDK
硬件耳返功能新增支持了 OPPO,VIVO,XIAOMI 等多个机型。 客户端字幕翻译功能新增支持同时显示原文和译文字幕。 新增了 onActiveVideoLayer 回调。在使用自定义视频编解码功能时,发送端可以根据此回调,按需编码,节... 接口参看: 平台 Windows macOS Electron 接口 setVideoCaptureRotation setVideoCaptureRotation: setVideoCaptureRotation 根据进房时选择的业务场景自动适配音频降噪算法,满足多种场景下不同的降噪需求。支持...
Meetup 精彩回顾& PPT 领取|字节跳动和 OPPO 背后的算法技术实践
火山引擎开发者社区 Meetup 第五期邀请到了字节跳动和 OPPO 的资深算法工程师为大家介绍了智能语音、机器翻译、自然语言处理等技术的最新进展及其在语音交互、内容推荐等场景的应用实践,带大家了解了字节跳动和 OPPO 背后的算法技术实践。**《字节跳动智能音频信号处理的应用实践》**徐宁,字节跳动语音信号处理算法工程师 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,...
【MindStudio训练营第一季】基于MindX的U-Net网络的工业质检实践作业
从AI算法到工业制造场景化应用还有很远,算法开发、应用开发、业务部署是阻碍AI应用进入工业生产的三大鸿沟。为此,华为昇腾计算秉承“硬件开放、软件开源”的理念,打造了昇腾智能制造使能平台,致力于推进制造行业转... 可以通过网络定义和CheckPoint生成AIR格式模型文件。export.py文件内容如下,可根据实际开发情况进行修改。```import argparseimport numpy as npfrom mindspore import Tensor, export, load_checkpoint, ...
智能时代的算法技术实践|火山引擎开发者社区 Meetup 第五期
算法工程师,为大家介绍了智能语音、机器翻译、自然语言处理等技术的最新进展及其在语音交互、内容推荐等场景的应用实践,带大家探秘字节跳动和 OPPO 背后的算法前沿实践!### 精彩议题**《字节跳动智能音频信号处理的应用实践》徐宁,字节跳动语音信号处理算法工程师**随着智能硬件的...
转型,技术人绕不开的坎
从底层硬件到操作系统,再到上层应用,目前除了Android原生,也会兼任H5。每一次的选择不能说是完全转型,只是在原有的基础上进行了调整和拓宽。谈到人工智能,这两年来与它有诸多交集,但分分合合多次,至今还没走到一... 但随着学习的深入,发现难度远超自己当初想象。人工智能远不是建几个模型,调几个API,跑几批数据那么简单。它不但要求你知道常用的算法及原理,还要区分出各种算法的优劣和适用场景,甚至要深入算法细节进行调优,看来机...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
网络等基础设施要提供强大的硬件,同时在这些硬件基础上还要提供强大的调度能力,才能为各种需求提供较好的服务,使集群利用率维持在较高水平。模型训练的第二个痛点是偏 **管理上** 的。比如在算法问题上,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础架构的...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
实现在指定硬件平台上的部署优化,为生成图任务提供更高效、更稳定的解决方案。本篇文章就我参与的比赛的一些心得感受,优化思路作为分享内容呈现给大家,这和上一篇不同,是一个全新的优化方向,本人也在比赛中实现了部... 我主要关注神经元剪枝算法,通过精细的剪枝策略降低了模型的冗余部分,同时利用 OpenVINO 工具对模型进行文生成图预处理。利用 OpenVINO 工具套件的 Layout API 对输入进行预处理,一点一点微调,我在不牺牲生成质量和...
