素材来源：网络编辑整理：strongerHuangAI：Artificial Intelligence，即人工智能。AI与我们息息相关，手机导航、语音控制、智慧工厂、物流等这些都会运用AI相关技术。随着人工智能的普及，很多使用MCU开发的产品也走向了AI的世界。AI设计主要参与方都是功能强大的CPU，GPU和FPGA等。MCU与强大的人工智能（AI）有什么关系？随着AI从云到边缘的发展，使得这一观
5 算法程序解读前面章节已经成功运行sample程序，迫不及待地想知道程序怎么写，好不好掌握。本文以手写体图片数字识别为例，介绍海思芯片上AI算法推理程序的框架、数据结构、API调用、运行流程等内容。5.1 常用深度学习框架推理步骤常用深度学习框架(caffe、TensorFlow等)的算法推理程序主要由三部分组成：预处理：准备推理输入数据，如图片颜色通道排列和分离，像素数据转换成浮点数，数据归一
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2024-07-22 15:01:17
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整理AI性能指标 Sorting out AI performance metrics 推理性能的最佳衡量标准是什么？ 在人工智能加速器的世界里，对于给定的算法，芯片的性能经常以每秒万亿次的运算量（TOPS）来表示。但有许多原因说明，这可能不是最好的数据。 “客户真正想要的是每美元的高吞吐量，”人工
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2020-07-10 06:13:00
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最近，deepseek火了，不少测试小伙伴忧心忡忡，担心测试岗位被替代 我个人观点是：经验类测试技术短期内还是很难被替代的。 大家也可以问问deepseek或者其它ai，我们来看下deepseek的观点： 附文字版：性能测试是否会被AI替代，取决于具体的测试场景、技术发展阶段以及人类与AI的协作模式。以下是详细分析：
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AI设置说明 Mode：模式，用于设置模型的训练模式，如训练、预测等。 Complete：完成，用于设置模型的完成模式，如自动完成、自定义完成等。 Model：模型，用于设置模型的模型名称。 text-davinci-003：用于设置模型使用的文本数据集。 Temperature：温度，用于设置模型的温度，即模型的灵活性。 Maximum length：最大长度，用于设置模型输出文本的最大长度。
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2024-01-21 10:44:18
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主要内容是第一部分：人工智能和测试的介绍第二部分：人工智能系统的特性和验收标准第三部分：机器学习第四部分：机器学习的性能指标和基准第五部分：人工智能系统测试简介第六部分：人工智能系统的黑盒测试第七部分：人工智能系统的白盒测试第八部分：测试人工智能的测试环境第九部分：使用人工智能进行测试二、人工智能系统的特性和验收标准2.1 AI特有的特征与任何系统一样，基于AI的系统具有功能性和非功能性需求。 基
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2024-07-01 17:15:56
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在人工智能领域，大模型训练已成为提升AI性能的关键。本文将探讨如何利用大模型训练提升AI性能，并介绍一些实用的方法和技巧。
原创
2024-03-06 19:06:56
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近日，全球权威 AI 基准评测组织 MLCommons 公布了最新一期 MLPerf™ v2.1 推理性能基准测试结果。阿里云在 Edge 封闭式、数据中心和 Edge 开放式、数据中心网络等场景均表现亮眼。其中，基于阿里云弹性计算 GPU 云服务器的神龙 AI 加速引擎（AIACC）在图像识别的 Edge 封闭式场景中实现
在人工智能领域，大模型训练已成为提升AI性能的关键。本文将探讨如何利用大模型训练提升AI性能，并介绍一些实用的方法和技巧。
原创
2024-05-11 15:02:25
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本文写完其实是作者的一部血泪史，都说算法好惹，配置难缠。这是实话啊。这个配置可以让人憔悴。如题本文讲述的是Ubuntu环境下GTX1070显卡搭建tensorflow的深度学习环境：感谢实验室学长给我的，一开始装cuda+cudnn都是挑版本高的装，果然采坑无数，最终得到这个网址十分感动，，，呜呜呜看到这个图后，我还是大胆的选择了第一个，也就是文章所说的于是开始了：首先安装nvidia的驱动，我一
在深度学习和人工智能领域，预训练模型是一种经过大量数据训练的模型，可以用于各种不同的任务。这些预训练模型可以在云端或开源软件库中找到，它们已经经过优化和调整，可以在各种不同的应用中使用。采用预训练模型来训练新的模型是一种非常有效的方法，可以节省时间和计算资源，提高模型的准确性和性能。采用预训练模型的优势在于，它们已经过大量的数据训练，因此可以提供相对准确的初始权重。这可以避免在训练新模型时出现梯度
原创
2023-12-07 10:40:46
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AI大模型网络高性能计算分析揭秘AI大模型背后的高性能计算网络导言——AI 大模型以其优异的自然语言理解能力、跨媒体处理能力以及逐步走向通用 AI 的潜力成为近年 AI 领域的热门方向。业内头部厂商近期推出的大模型的参数量规模都达到了万亿、10 万亿级别。前几天横空出世的 AI 爆款产品 ChatGPT，可以聊天、写代码、解答难题、写小说，其技术底座正是基于微调后的 GPT3.5 大模型，参数量多
Tengine&RK3399介绍TengineOADI/Tengine | githubTengine 是OPEN AI LAB 为嵌入.
原创
2023-06-08 06:53:11
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人工智能已经开始对行业产生重大影响，但影响范围没有安防领域的影响深远。新的创新解决方案不仅是由既定的安全厂商发布，例如华为等等，也由较小的技术初创公司发布，这些解决方案共同为组织的安全运营增添了价值。让我们讨论一下AI将如何在不久的将来影响视频监控行业。1、实时监控最初，在闭路电视摄像机时代，视频曾经在电视屏幕上实时流式传输，但很少做出任何有意义的分析来分析可能发生的安全事件。当时的视频监视解决方
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2024-03-22 15:52:17
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谷歌此前曾强调其对人工智能“品牌”的张量处理单元（TPU）的承诺。 因此，在2018 NEXT大会上，一个主要针对以企业为中心的Google Cloud的活动，被引入了一种新形式的TPU：Edge TPU。 TPU是谷歌对专用集成电路（ASIC）的看法。 反过来，ASIC是GPU上面向并行处理的变体，用于神经网络训练。 ASIC与GPU的不同之处在于它们还提供允许处理器对本地数据进行操作
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2024-05-01 10:38:08
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本文将介绍一种有效的技术手段——大模型微调，通过对其原理、方法和实际应用案例的详细解析，帮助读者深入了解并掌握这一关键技术，提高AI应用的性能。
原创
2024-04-28 10:46:41
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Google Coral Edge TPU与 英伟达 Jetson Nano：快速深入了解Edge AI 边缘人工智能的性能。最近我一直在阅读，测试和写一些关于边缘计算的内容，主要关注边缘AI。 最近很酷的新硬件上架，我渴望比较新平台的性能，甚至测试它们与高性能系统的对比。 硬件我感兴趣的主要设备是新的英伟达 Jetson Nano（128CUDA）和Google Coral Edge
六月中旬,浪潮信息在ISC20大会期间发布支持最新NVIDIA® Ampere架构A100 PCIe Gen4的两大AI服务器NF5468M6和NF5468A5,为AI用户提供兼具超强性能与灵活性的极致AI计算平台。浪潮信息实现对NVIDIA® Ampere架构GPU快速跟进得益于敏捷而强大的产品设计开发能力,浪潮在业界最早实现了对NVIDIA® Ampere架构GPU的快速跟进,并构建起完善且富
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2024-10-23 16:36:20
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"能不能让 AI 直接在我的代码编辑器里帮我写代码？"两个月前，我们团队接到了这样一个挑战。作为一名前端工程师，我深知在浏览器中构建一个复杂的 AI 编程助手并非易事。今天，我想分享我们是如何一步步实现这个系统的。?
系统架构设计
首先，让我们看看整个系统的核心架构：
// types/index.ts
interface CodeSuggestion {
content:
