AI解决方案：边缘计算和GPU加速平台 一．适用于边缘 AI 的解决方案 AI 在边缘蓬勃发展。AI 和云原生应用程序、物联网及其数十亿的传感器以及 5G 网络现已使得在边缘大规模部署 AI 成为可能。但它需要一个可扩展的加速平台，能够实时推动决策，并让各个行业都能为行动点（商店、制造工厂、医院和智
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2020-05-27 18:54:00
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1. AI芯片定义
2. AI芯片的参数衡量标准
3. AI芯片的实现架构
4. AI芯片的用途(应用位置云管端/图像语音)
5. AI芯片现状(国内外公司与芯片)
6. AI芯片和linux的关系
【性能至上？聊聊人工智能芯片的5个评价标准-哔哩哔哩】 https://b23.tv/B4ke6CK1 AI芯片定义从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作 AI 芯片。
但是通常意义上的 A
最近在B站听伍佰的时候，发现有不少UP主制作了4K画质修复版 Live 视频?这些二十多年前的视频，在4K画质下，似乎多了一份莫名的感动…我后来突然就很好奇，他们是怎么制作的这些视频？毕竟我也收藏有不少老片?做了些研究，阿虚发现实现的方法还不少，比如：如今有专业的视频修复公司，比如之前的4K修复版开国大典，其实是花费了600个人的修复团队将24万帧画面一帧一帧上色修复的国外一家名为 VideoGo
AI让人丢饭碗，这句话在各行各业一点点被实践。
原创
2021-08-18 15:00:05
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近日，Imagination Technologies宣布推出面向先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶应用的新一代神经网络加速器（NNA）产品 IMG Series4，主要面向汽车行业的一级供应商、整车厂（OEM）和汽车系统级芯片（SoC）厂商。Imagination Technologies产品管理部门总监Gilberto Rodriguez表示，“ADAS和自动驾驶对芯片有很高的算力需求，比
随着AI发展，训练数据规模超过TB级，对算力的需求平均每年增长达10倍左右，对算力的挑战日益严峻，本文介绍了AI算力发展趋势，AI算力加速的最新技术以及如何利用最新加速技术进行系统化加速。
原创
2022-03-08 12:00:18
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AI模型压缩与加速是提高AI模型性能的重要手段，可以有效降低模型部署的硬件要求和计算成本，推动AI技术在更多场景下的应用。以下是一些AI模型压缩与加速的方法：权重修剪：权重修剪是指去除AI模型中不重要的权重，以减少模型的参数数量。这种方法通过分析权重的重要性，删除对模型性能影响较小的权重，从而实现模型压缩。权重量化：权重量化是将权重由浮点数表示转换为整数表示，通过降低权重的精度来减小模型大小。这种
智能加速计算卡 , 网络加速计算卡 , FPGA光纤卡 , FPGA光纤
emmm 这个东西确实是比较火。感兴趣的也不少。这个系列我准备介绍一下AI芯片及其周边的一整套的软件工具链。所要达到的目的是让读者对一个神经网络如何在AI芯片上跑起来的各个环节有个了解。主要包括了硬件芯片和软件工具链两部分内容。尽量只讲概念性的东西。一、首先要搞明白的一个概念：AI芯片和AI加速核心的区别所谓AI加速芯片，是一个可以实际用的芯片，silicon chip. 而AI加速核心，指的
1.介绍CUDA什么是CUDACUDA是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，它能够让开发者使用GPU来加速计算。使用CUDA，您可以在GPU上运行大量的并行计算任务，从而显著提高计算性能。CUDA的优势相比于传统的CPU计算，CUDA有以下几个优势：并行处理能力更强：GPU有数千个处理核心，能同时处理大量并行任务，而CPU只有几十个核心。List item计算速度更快：GPU的时钟频率比
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2023-07-23 21:44:56
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我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言，以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要，从而避免将时间过多花费在编写程序上。而今天我就来带大家学习如何利用joblib这个非常简单易用的库中的相关功能，来快速实现并行计算加速
本文由云+社区发表 做为大数据生态系统中最重要的底层存储文件系统HDFS，为了保证系统的可靠性，HDFS通过多副本的冗余来防止数据的丢失。通常，HDFS中每一份数据都设置两个副本，这也使得存储利用率仅为1/3，每TB数据都需要占用3TB的存储空间。随着数据量的增长，复制的代价也变得越来越明显：传统的
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2019-01-08 12:14:00
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文章目录0 引入1、算法优化2、语言选择3、算法并行3.1 指令集加速3.2 多核编程3.3 CUDA 编程加速4、汇编加速5、硬件加速 0 引入在实际软件层面应用来说，一把算法的执行速度还是能够满足需求的，但是在大数据和复杂计算的过程中，由于算法模型的选择和硬件甚至是语言的选择都会影响到算法输出结果的时间，在实时性要求比较高的场合，算法加速往往是绕不开的话题，本文从算法到最后输出的环节，来提供
GPU加速计算 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可针对 AI、数据分析和高性能计算 (HPC)，在各种规模上实现出色的加速，应对极其严峻的计算挑战。作为 NVIDIA 数据中心平台的引擎，A100 可以高效扩展，系统中可以集成数千个 A100 GPU，也可以利用 NVIDIA
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2020-06-10 15:42:00
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所需要软件：
eaccelerator-0.9.6.1.tar.bz2
memcache-2.2.5.tgz
PDO_MYSQL-1.0.2.tgz
ImageMagick-6.6.1-10.tar.gz
imagick-2.3.0.tgz
ZendOptimizer-3.3.9-linux-glibc23-i386.tar.gz
--------------------------
原创
2011-08-16 07:51:08
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TensorBoard计算加速文章目录TensorBoard计算加速0. 写在前面1. TensorFlow使用GPU2. 深度学习训练并行模式3. 多GPU并行4. 分布式TensorFlow4.1 分布式TensorFlow原理4.2 分布式TensorFlow模型训练5. 写在最后0. 写在前面参考书《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）工具python...
原创
2021-11-16 17:35:19
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前言（看此文章请先了解一下什么是矩阵）矩阵加速是个很神奇的算法，它可以在极端数据下、级短时间内解决复杂问题，而且还很简单。我们从例题入手：例题一：Fibonacci第n项Fibonacci数列满足，求。（n<=1e9）这个数据很大，不能常规地用递推求解。那我们不拐弯路，直接开始公式推导吧：因为（关键递推式），所以可以把放入一个矩阵乘法（n*m和m*q的矩阵）中。因为是2项乘2项，所以m=2，
改变进度条的条数. 首先右键单击我的电脑打开属性 ------硬件---------设备管理器-------IDE控制器--------- 主要IDE通道次要IDE通道中的高级选项， 把设备类型都改成无 然后修改注册表 开始------运行-------regedit------编辑------查找----输入autoendtasks 搜索完后 找到HungAppTimeout 把它得值改成20
在AI（人工智能）的场景下，使用各种硬件加速器包括GPU、AI专用加速卡等对AI算法进行加速已经成为必不可少的选择。由于这类GPU、AI专用加速卡的价值占据服务器成本相当大的比例，甚至超过一半的成本，因此如何使用好这些高价值的设备、提高业务对它们的利用率、提高对它们的运维效率成为企业非常关注的要点。把资源进行池化是数据中心提高资源利用率、提高运维效率的最重要的手段之一。资源池化是通过分布式软件、虚
光纤：光纤和光纤布线光纤为光导纤维的简称，由直径大约为0.1mm的细玻璃丝构成。它透明、纤细，虽比头发丝还细，却具有把光封闭在其中并沿轴向进行传播的导波结构。光纤通信就是因为光纤的这种神奇结构而发展起来的以光波为载频，光导纤维为传输介质的一种通信方式。
目前，光通信使用的光波波长范围是在近红外区内，波长为0.8至1.8um。可分为短波长段（0.85um）和长波长段（1.31um和1.55um
原创
2010-05-28 11:09:09
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