我们都知道，AI技术正在以可见的速度被应用于各行各业，然而绝大部分业务场景想应用AI技术，都需要算法工程师根据自身业务的标注数据，来进行单独训练，才能打磨出合适的AI模型。如此一来，如何以最低的门槛和成本，实现AI技术落地变成了行业急需解决的问题。市场上的AI服务非常多，但是在视觉领域，通用的AI服务主要是基于图像的架构来做的，视频时代已经到来，基于图像的AI架构是否还能被广泛应用？阿里云视频云团
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2024-04-15 23:14:44
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随着技术的不断发展，人工智能已经成为了当今社会中最为热门的话题之一，而人工智能模型则是人工智能的核心之一。那么，人工智能模型到底有哪些呢？ 人工智能模型，顾名思义，就是基于人工智能技术开发的模型，可以用于各种领域的应用。在人工智能模型中，最为常见的就是深度学习模型和机器学习模型。
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2024-07-29 15:33:50
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DMA介绍（BD的引入）网络设备的核心处理模块是一个被称作 DMA（Direct Memory Access）的控制器，DMA 模块能够协助处理器处理数据收发。对于数据发送来说，它能够将组织好的数据自动发出，无需处理器干预；对于数据接收来说，它能够将收到的数据以一定的格式组织起来，通知处理器，并等待处理器来取。DMA 模块收发数据的单元被称为 BD（Buffer Description，缓存描述符
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2023-10-09 22:07:50
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文章目录HTTP APIOverviewVersion 1.X to 2.xSerializersAuthentication/PermissionsResponse CodesErrorsExample Error ResultVerbsAPI VersioningQuery String Vs. Body ContentCompressed RequestsCORSDocumentation
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2023-12-13 06:46:08
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一、编程模型和硬件架构由于AI应用对巨大算力的极致追求，各种针对AI计算场景的AI芯片架构层出不穷。AI软件栈的复杂性就来自于硬件架构的跨越式发展。而面对这样的复杂度，AI软件编程模型的设计和架构就变得至关重要。编程模型就是对编程共性的抽象，或许可以从两个层面理解：架构上，是对底层硬件架构和对软件的组织、复用、交互方式的抽象工程上，可以是一个或几个软件中间层所提供的上层应用开发接口。是基于硬件的岩
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2023-07-20 20:40:32
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【AI框架核心技术】这个系列，主要是跟大家一起探讨和学习人工智能、深度学习的计算机系统设计，而整个系统是围绕着我在工作之余所积累、梳理、构建关于AI框架的一些核心技术内容。AI系统里面，其实大部分开发者并不关心AI框架或者AI框架的前端，因为AI框架作为一个工具，最大的目标就是帮助更多的算法工程师快速实现他们的算法想法。不过呢，有着这么一群AI框架的开发工程师，希望梳理相关的知识点，帮助更多的系统
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2024-01-26 21:29:53
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一、基础知识1.1、昇腾AI全栈架构昇腾AI全栈可以分差四个大部分： 应用使能层面，此层面通常包含用于部署模型的硬件，例如API、SDK、部署平台，模型库等。 AI框架层面，此层面包含用于
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2023-11-01 17:56:07
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2019年6月，华为发布全新8系列手机SoC芯片麒麟810，首次采用华为自研达芬奇架构NPU，实现业界领先端侧AI算力，在业界公认的苏黎世联邦理工学院推出的AI Benchmark榜单中，搭载麒麟810的手机霸榜TOP3，堪称华为AI芯片的“秘密武器”，这其中华为自研的达芬奇架构举足轻重。
2019年8月20日数据那么，达芬奇架构AI实力究竟怎么样？一起来深入了解下。
源起
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2023-10-06 14:30:53
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如何了解人工智能产品体系我们从搭建一个人工智能产品需要一个怎样的基础架构，到剖析架构中每个组件的含义以及对整个系统起到的作用和扮演的角色，最后对每个组件展开讲起。1、人工智能产品实现逻辑通常的一款人工智能产品涉及了很多技术，包括语音识别、语音合成、机器视觉、自然语言处理、文本/语义理解等多项技术等交互集成。人工智能的目标是模拟和延伸人的感知、理解、决策、学习、交流、移动和操作物体的能力。感知是人工
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2023-10-19 10:07:15
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近期一直在梳理做AI框架必懂的知识——AI框架系统知识，希望能够给自己从算法的研究，到AI框架的研究的近3年，做一个系列的总结，也会结合ZOMI酱在MindSpore的开发过程当中用到的一些最新的技术进行总结和梳理。文章会陆续更新，从上层的算法、用户面的表达层、到中间的编译层对神经网络图的优化、最后底层的执行器，当然少不了的有AI加速芯片。可能有时候因为工作原因呐，更新得比较慢，但是未来半年会继续
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2024-02-24 01:10:20
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2022 WAIC带上，达摩院发布并开源“通义”大模型，在国内率先构建了AI统一底座，在业界首次实现模态表示、任务表示、模型结构的统一。9月2日，阿里巴巴达摩院主办世界人工智能大会“大规模预训练模型”主题论坛。会上，达摩院副院长周靖人发布阿里巴巴最新“通义”大模型系列，并宣布相关核心模型向全球开发者开源开放。面向大模型通用性与易用性仍欠缺的难题，通义打造了业界首个AI统一底座，并构建了大小模型协同
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2024-02-06 13:59:04
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记得在以前的一篇文章中谈到了一种类似于双缓冲的AI结构，最近在整理一些东西的时候，发现这样的AI结构具有一定的通用性，而且层与层之间耦合度相对较低，作为一种层次化的AI架构，非常值得一谈。 在我的脑海中，AI一般分为两个部分，一个是决策（Decision）部分，一个是行为（Behavior）部分，决策部分负责做什么，行为部分负责怎么做。在一些国外的公司里，AI程序员也大致分为这两种（不过，一些国
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2024-08-12 21:32:58
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在思考约两周之后，今天再度开始。下面给出这两周思考的结果，作为 AI通用框架的设计手稿。（它们确实只是手稿。其中涉及到的东西太多，如何将它们组织成文档还有待斟酌。）它包括两张手稿，其中只有第二张中有标注（用荧光笔写出的文字）。 手稿1 ：关于智能之理的一个自由统一战线【自觉】手稿2：关于智能之事的三大自主阵营【自愿】下面是第一张手稿通过截屏作出的一个简单的标注： 手稿1 ：关于
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2023-12-08 16:09:11
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深度学习框架智能时代的操作系统是什么？在AI领域深度学习框架被视为“AI操作系统”，基于深度学习框架，企业可以根据自身行业的特点和场景需要，更快更便捷地开发AI应用。深度学习作为AI领域的一个重要分支，俨然已经成为AI的代名词，人们提起AI必定会想到深度学习。随着越来越多开发者基于深度学习框架构建、训练和部署人工智能应用，人工智能正处在大规模落地时代。在AI领域深度学习框架被视为“AI操作系统”，
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2023-12-26 21:59:03
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IT领域知识体系经历多年的演变，技术体系变得很庞大。在自己的从业经历中，结合现如今的情况我把技术和应用体系划分为通用领域和专业领域两大部分。在通用领域，基本上是沉淀出来的技术体系，这些技术体系在支撑着各个专业领域，只是领域的特点会带来技术体系侧重点不同，也会催生不同的解决方案。AI这个领域定位当下AI的研究方向、方法、核心算法模型、计算训练、推理等应用步骤表明相对常见的通用技术领域来讲，是属于专有
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2023-12-19 20:01:01
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在写文章、画图之后，AI 大模型现在又同时有了打游戏的能力。不禁在想，DeepMind 的智能体 Gato 未来还能玩出哪些花活？假如使用单一序列模型就能解决所有任务，是再好不过的事情，因为这种模型减少了不必要的麻烦。不过这需要增加训练数据的数量和多样性，此外，这种通用模型随着数据的扩充和模型的扩展，性能还会提高。从历史上看，更擅长利用计算的通用模型最终也会超过特定于专门领域的模型。今日，受大规模
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2024-04-17 13:04:36
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[中国，上海，2019年9月19日] 在HUAWEI CONNECT 2019期间，华为"引领智能网络"峰会隆重召开，发布了面向AI时代的华为智能IP网络三层AI架构及全系列新品(包括四大引擎 AI Turbo系列产品、iMaster NCE自动驾驶网络管理与控制系统，以及iMaster NAIE业界首个网络人工智能平台)。峰会上首次阐述了智能IP网络所需的三大特征，展示了华为已经将AI能力应用于
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2023-09-21 07:43:24
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人工智能产业如火如荼，百度智能云为机器学习再添新利器。 近日，百度智能云、英特尔、聚云科技（猎豹旗下）基于多年的生产实践共同研发了面向AI的存储框架—Data-O，全面提升AI产业生产效率，助力客户快速完成数字化转型和AI能力升级。 Data-O：解决AI生产链中的存储难题众所周知，AI是一个“数据+算力+算法+场景”的综合体，高质量的数据需要反复通过高效的训练学习，才能发挥满
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2023-10-20 10:12:20
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2018年7月Google在其云端服务年会Google Cloud Next上正式发表其边缘(Edge)技术，与另两家国际公有云服务大厂Amazon/AWS、Microsoft Azure相比，Google对于边缘技术已属较晚表态、较晚布局者，但其技术主张却与前两业者有所不同。Google AI布局逐渐走向边缘除了同样提倡基础的物联网闸道器(IoT Gateway)软件Edge IoT Core、
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2023-12-11 09:12:54
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传统上，企业部署AI应用，一般通过单点开发的方式，即“烟囱式”架构部署AI应用。海量AI应用场景爆发使得原来传统的“烟囱式“AI开发流程无法跟上业务的快速变化，开发速度慢、周期长。越来越多的企业开始采取工程化的建设思路以应对这一问题，通过建设统一的AI底层平台，实现上层AI应用的自动开发，以此缩短AI应用开发的周期，增强对业务响应的敏捷性，并降低总体AI开发的成本。AI工程化建设可划分数据治理和A
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2023-07-26 21:34:47
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