让 AI 能够创造性思考，能够理解人的情感和博弈，严格意义上说是一种深度学习，是当前人工智能领域有待突破的难题。剧本杀源于 19 世纪英国的“谋杀之谜”，是一款以真人角色扮演为主要表现形式的解谜游戏。最初国内的剧本杀一直处于不温不火的状态，但随着 2016 年一款明星推理真人秀《明星大侦探》的热播，以及国内各种同类综艺节目的陆续上新，剧本杀逐渐走红，成为当下年轻人最喜爱的娱乐方式之一。
AI训练的算力要求算力模型训练需要大量计算资源，包括CPU( Central Processing Unit)、GPU(Graphical Processing Unit)、TPU(Tensor Processing Unit)等，其中GPU是最为常见的硬件加速器。另外还可以通过算法优化提高模型训练效率。例如分布式训练技术（将数据和模型参数分配到多台机器上进行计算）、还可以采用模型压缩技术，将模型
AI推理单元 推理服务供了一套面向 MLU（Machine Learning Unit，机器学习单元）设备的类似服务器的推理接口（C++11标准），以及模型加载与管理，推理任务调度等功能，极大地简化了面向MLU平台高性能深度学习应用的开发和部署工作。 概述 推理服务在软件栈中的位置，如下图所示： 推
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2021-05-28 05:50:00
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在AI落地应用的浪潮中，极市平台通过云平台形式专注赋能开发者，不断为万千开发者提供AI开发应用全流程中的各类最新服务，包括数据、算力、训练环境、模型、部署加速工具等等。在模型开发和部署方面，极市平台集成了最新版本的OpenVINO™工具，助力开发者在最小化代码修改的条件下加速AI算法在各类生产环境中规模化部署应用，尤其是在Intel丰富的硬件资源平台上（CPUs、iGPUs、VPUs等等）。本文重
AI推理与Compiler AI芯片编译器能加深对AI的理解， AI芯片编译器不光涉及编译器知识，还涉及AI芯片架构和并行计算如OpenCL/Cuda等。如果从深度学习平台获得IR输入，还需要了解深度学习平台如Tensorflow、TVM等。 编译器领域的知识本身就非常艰深，和AI模型本身的关系也不
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2021-06-05 06:23:00
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AI芯片分类从功能来看，可以分为Training(训练)和Inference(推理)两个环节。Training环节通常需要通过大量的数据输入，或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型。训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度神经网络结构，运算量巨大，需要庞大的计算规模，对于处理器的计算能力、精度、可扩展性等性能要求很高。目前在训练环节主要使用NVIDIA的GPU集群来完成
分享嘉宾：徐潇然 Hulu 研究员编辑整理：徐潇然内容来源：DataFun AI Talk《从推荐推理奔向未来AI》出品社区：DataFun注：欢迎转载，转载请注明出处。看到题目，很多人会问：推荐为何需要推理？推荐推理和AI有何关系？为什么说是未来的AI？所以，这里我要做的，不仅是回答什么是推荐推理、为什么要推荐推理，还要讲清楚它和未来AI的关系，而且后面这部分才是重中之重的。什么是未来AI？当然
原创
2021-03-29 15:04:54
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AI训练与推理芯片训练芯片 1.1.云燧T20 基于邃思2.0芯片打造的面向数据中心的第二代人工智能训练加速卡，具有模型覆盖面广、性能强、软件生态开放等特点，可支持多种人工智能训练场景。同时具备灵活的可扩展性，提供业界领先的人工智能算力集群方案。高密的计算芯片 57.5mm × 57.5mm超大封装尺寸提供高密的澎湃人工智能算力。 强劲的单精算力 最高达40TFLOPS（FP32）、160TFLO
分享嘉宾：徐潇然 Hulu 研究员编辑整理：徐潇然内容来源：DataFun AI Talk《从推荐推理奔向未来AI》出品社区：DataFun注：欢迎转载，转载请注明出处。看到题目，很多人会问：推荐为何需要推理？推荐推理和AI有何关系？为什么说是未来的AI？所以，这里我要做的，不仅是回答什么是推荐推理、为什么要推荐推理，还要讲清楚它和未来AI的关系，而且后面这部分才是重中之重的。什么是未来AI？当然
原创
2021-03-29 15:04:40
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MACE 是小米公司自研的移动端深度学习框架 Mobile AI Compute Engine，2017年12月15日于公司内部正式发布。2018年6月28日，在“2018（第十三届）开源中国开源世界高峰论坛”上，小米公司人工智能与云平台副总裁崔宝秋博士宣布开源 MACE，赋能中国 AI 产业，以期推动移动端深度学习的发展。资料官方手册：https://buildmedia.readthedo
原创
2022-12-05 11:41:35
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场景介绍基于阿里云函数计算建立一个TensorFlowServerlessAI推理平台。。背景知识函数计算FunctionCompute是事件驱动的全托管计算服务。使用函数计算，您无需采购与管理服务器等基础设施，只需编写并上传代码。函数计算为您准备好计算资源，弹性地可靠地运行任务，并提供日志查询、性能监控和报警等功能。函数计算帮助您无需管理服务器（Serverless），仅专注于函数代码就能快速搭
原创
2020-10-29 15:04:18
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AI推理任务管理与统一推理接口提供了在OpenHarmony标准系统上基于CPU进行AI推理任务调度管理的能力，对AI算法能力进行生命周期管理和按需部署，同时，提供适配不同推理框架层级的统一推理接口，基于NCNN、MNN、Paddlelite三大常用端侧推理框架进行了接口的统一封装。
原创
2022-03-30 14:44:26
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K8S AI推理部署简介
Kubernetes（K8S）是一个用于自动化容器操作的开源平台，可轻松管理、扩展和部署容器化应用程序。AI推理是指利用训练好的模型对输入数据进行分析、判断和预测的过程。K8S可以帮助开发者部署和管理AI推理应用程序，实现高可用性和弹性伸缩。
下面我将为小白介绍实现K8S AI推理部署的流程，并提供代码示例，以帮助他快速入门。
1. 准备工作
在开始之前，我们需要先
AI推理是指从经过训练的大模型中获取用户查询或提示的响应的过程。为了生成对用户查询的完整响应，AI推理服务器从一次推理迭代中获取输出token，将其连接到用户输入序列，并将其作为新的输入序列反馈到模型中以预测下一个token。这个过程被称为“自回归”计算，此过程重复进行，直到达到预定义的停止标准。
前言概述 本文介绍了使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践, 其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖、一键部署、本地调试以及压测评估， 全方位展现函数计算的开发敏捷特性、自动弹性伸缩能力、免运维和完善的监控设施。 1.1 DEMO 概述 通过上传一个猫或者狗的照片， 识别出这个照片
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2019-12-13 15:35:00
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稀疏性如何为AI推理增加难度 NVIDIA Ampere架构使数学运算加倍，以加速对各种神经网络的处理。 如果曾经玩过游戏Jenga，那么将有一些AI稀疏感。 玩家将木制积木交叉成一列。然后，每个玩家轮流小心地移开一个障碍物，而不会倾倒立柱。 它从一开始就很容易，但是变得越来越毛茸茸，直到失败的玩家
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2020-12-30 08:43:00
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大家好，我是极智视界，本文介绍一下 libtorch 调用模型推理方法。
原创
2022-10-16 06:49:27
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在爱奇艺视频图像增强项目中上线视频推理服务，通过优化将处理速率提升了10倍，GPU利用率稳定在90%以上。本文通过分享视频推理服务解决方案，帮助为解决利用率低的问题相关从业者提供一些思路。
原创
2021-07-08 11:31:41
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最新发现一个很不错的开源工具，可以帮助我们降低深度学习推理的成本。Karpenter 是一个用于 Kubernetes 集群的节点自动配置工具，它通过 AKS Karpenter Provider 在 AKS 集群上启用节点自动配置功能。Karpenter 的主要功能包括监控 Kubernetes 调度器标记为不可调度的 Pods，评估 Pods 请求的调度约束（资源请求、节点选择器、亲
Kubernetes 的关键特性如何自然地满足 AI 推理的需求，以及它们如何使推理工作负载受益。译自5 Reasons To Use Kubernetes for AI Inference，作者 Zulyar Ilakhunov。Kubernetes的许多关键特性自然适合 AI 推理的需求，无论是 AI 驱动的微服务还是 ML 模型，几乎像是专门为这个目的而设计的。让我们来看看这些特性以及它们如
