研究背景分子动力学是一套分子模拟方法，主要依靠牛顿力学来模拟分子体系运动，是研究微观世界的有效手段。但传统研究手段的时间复杂度较高，仅限于研究数千量级原子的小型系统，在应用中存在普遍局限性。而深势科技提出的DeePMD-kit可将AI技术成功应用于分子动力学模拟，并实现了上亿原子体系的模拟，目前该项技术已经发展成为端到端的开源解决方案，以科学智能（AI for Science）为分子动力学的行业应
原文MGPUSim: Enabling Multi-GPU Performance Modeling and Optimization(Sun Y, Baruah T, Mojumder S A, et al., ISCA '19)背景单个GPU能支持的计算吞吐量大约为12.4 TFlops~14.7 TFlops，不足以支持未来数据中心和科学应用的处理需求多GPU系统的性能受到CPU-to-GP
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2024-08-23 15:45:26
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【MindStudio训练营第一期】详解昇腾AI应用开发流程Ascend CL介绍AscendCL（Ascend Computing Language）是一套用于在昇腾平台上开发深度神经网络推理应用的C语言API库，提供Device管理、Context管理、Stream管理、内存管理、模型加载与执行、算子加载与执行、媒体数据处理等API，能够实现在昇腾CANN平台上进行深度学习推理计算、图形图像预
摘要：近日，昇腾AI联合上海人工智能实验室，正式实现OpenMMLab算法仓库在昇腾的异构计算架构CANN上的推理部署，目前相关代码已推入MMDeploy 0.10.0版本，并在GitHub正式发布。，作者：昇腾CANN 。近日，昇腾AI联上海人工智能实验室，正式实现OpenMMLab算法仓库在昇腾的异构计算架构CANN上的推理部署，目前相关代码已推入MMDeploy 0.10.0版本，并在Git
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2024-08-12 16:54:03
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实验内容本实验通过模型转換、数据预处理/络模型加载/推理/结果输出全流程屐示昇腾处理器推理应用开发过程,帮助您快速熟悉ACL这套计算加速库。实验目标：了解华为昇腾全栈开发工具 Mindstudio 及其离线模型转换功能了解如何使用 ACL 开发基于华为昇腾处理器的神经网络推理应用实验流程总览：1.准备环境1.1.预置环境 点击上方“预置实验环境”按钮，【约等待1-3分钟】后预置成功。环境预置会生成
作者：好名字学长 经过长达一个月的复现，终于成功利用MindSpore复现了SwinTransformer在imagenet上的分类精度，中间踩过很多的坑，这个帖子就作为复现SwinTransformer的记录贴，希望能对大家复现2021年这种充满训练Trick的论文有所帮助。 复现着复现着突然Swin就拿了最佳论文了，当时感觉也非常有意思，突然就在复现ICCV2021的最佳论文了，模型的效果的确
随着AI应用领域的持续拓展以及应用场景的不断细化，衍生出了非常多且复杂的AI芯片及硬件产品线，同一任务同一场景下的硬件选择也变得更为丰富。但对于深度学习开发者而言，众多的硬件产品形态无疑也引入了更多的兼容性问题和不确定性因素，增加了算法研发和落地部署阶段的开发难度。面对这样多元化的芯片和硬件市场，飞桨在支持多硬件的统一平台这一路线的探索上也一直走在行业前列。如今基于飞桨训练和推理部署框架，已完成多
本文旨在浅析昇腾Al计算平台CANN的逻辑架构CANN平台昇腾Al计算为我们提供了一个平台，叫做CANN (Compute Architecture for Neural Network)“专门为神经网络设计的计算框架”CANN平台由计算加速库、芯片算子库和高度自动化的算子开发工具等组成CANN逻辑架构CANN平台的逻辑架构芯片使能层实现解决方案对外能力开放，以及基于计算图的业务流的控制和运行。芯
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2024-06-06 15:14:43
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目录应用层如何操控GPIOGPIO 应用编程之输出GPIO 应用编程之输入GPIO 应用编程之中断在开发板上测试GPIO 输出测试GPIO 输入测试GPIO 中断测试 本章介绍应用层如何控制GPIO，譬如控制GPIO 输出高电平、或输出低电平。 应用层如何操控GPIO与LED 设备一样，GPIO 同样也是通过sysfs 方式进行操控，进入到/sys/class/gpio 目录下，如下所示：可以
摘要：昇腾模型压缩工具是一个针对昇腾芯片亲和的深度学习模型压缩工具包，提供量化、张量分解等多种模型压缩特性，致力于帮助用户高效实现模型的小型化。
作者： 昇腾CANN 。什么是AMCT，它能做什么？昇腾模型压缩工具(Ascend Model Compression Toolkit，简称AMCT)是一个针对昇腾芯片亲和的深度学习模型压缩工具包，提供量化、张量分解等多种模型压缩特性，致力于帮助
HPE将推出新一代的关键业务型Integrity/HP-UX服务器，提供了一个Linux容器向x86服务器的迁移路线。Integrity i6代表了Integrity服务器产品线的整体升级，它采用英特尔安腾9700系列处理器，也就是大家熟知的Kittson产品线。这些服务器也升级增加了内存容量。我们得知，最新升级的HP-UX* 11i v3 2017将在6月发布，支持最新的3PAR存储，意味着包括
昇腾AI应用，探索人工智能的无限可能，使能千行百业全目标结构化概述全目标结构化旨在处理海量视频/图像等机器无法理解的非结构化数据，从中挖掘潜在有价值信息并将其结构化存储。本例基于 mxVision 提供的插件以及自开发的目标挑选、人脸挑选、视频跳帧插件实现整体业务流程，整体流程如下图所示。该流程主要由五部分组成：多路视频流解码、目标检测、目标锁定、目标信息抽取、以及结果序列化。其中视频内容处理环节
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2024-06-27 20:55:11
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原来intel的945芯片组和965芯片组的集成显卡在默认情况下（未识别监视器的情况下）是不支持1440X900分辨率的，被这个倒霉的状况折腾了整个下午，终于找到了比较好的解决办法，让驱动原生支持1440X900分辨率。 先说下什么情况下你找不到这个分辨率。在监视器不能正确识别时，安装的驱动会指派一个默认的驱动，这个驱动包含了很多个分辨率，但是没有1440X900，超出这个分辨率和低于这个分
CPU(处理器)：电脑的大脑品牌：Intel [性能] Core(酷睿) > Pentium(奔腾) > Celeron(赛扬)AMD [性能] Athlon(速龙) > Semporn(闪龙)赛扬)指标：主频 主时钟频率 主频 = 外频X倍频系数越高越好 3.0GHZ > 2.4GHZFSB前端总线高速缓存三级缓存>二级缓存>一级缓存显卡GPU 是显卡的核心
01 什么是AMCT，它能做什么？昇腾模型压缩工具(Ascend Model Compression Toolkit，简称AMCT)是一个针对昇腾芯片亲和的深度学习模型压缩工具包，提供量化、张量分解等多种模型压缩特性，致力于帮助用户高效实现模型的小型化。它实现了神经网络模型中数据与权重8比特量化、张量分解、模型部署优化(主要为BN融合)的功能，该工具将量化和模型转换分开，实现
正值植树节，为深入贯彻绿水青山就是金山银山的生态理念，倡导创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，许多志愿者趁着大好春光植树造林。植树造林自古以来就有调节气候、涵养水源、减轻大气污染的益处。如今，随着科技的迅速发展，我们除了能够以植树造林来改善生活环境，保持生态系统，还能通过物联网、大数据、云计算、边缘计算、人工智能等新一代信息技术集成应用于监测管控区域的空气质量与森林的全周期动态情况，实时监看和
Ascend训练营:yolov5目标检测代码C++版初探(310开发板运行)一、交叉编译环境安装以下都是在已经安装好CANN的情况下进行下一步的操作：(CANN安装参考:Ascend训练营请参考CANN安装指南)可以从https://gitee.com/ascend/samples下载华为昇腾的代码样例下载好后，可参考cplus文件夹下的分设环境安装教程(编译环境为虚拟机，运行环境为昇腾310)s
一、参考资料PyTorch用户文档 PyTorch网络模型移植&训练指南AscendPyTorch第三方框架适配二、重要说明CPU架构为ARM架构时，由于社区未提供ARM架构CPU版本的torch包，无法使用PIP3命令安装PyTorch1.8.1，需要使用源码编译安装。三、相关介绍1. PyTorch Adapter1.1 问题引入通常，开发者基于PyTorch框架开发的AI模型不能直接
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2024-01-17 07:20:40
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安装1TB硬盘到MSShttp://blog.yufeng.net/index.php/2010/02/%E5%AE%89%E8%A3%851tb%E7%A1%AC%E7%9B%98%E5%88%B0mss/ 台 MSS 是 2008 年 7 月份买的，因为 MSS 只支持 IDE 设备，配了个当时最大的 IDE 硬盘 WD5000AAKB，一直用来做 BT 下载跟网络共享。随着下载的东
1 术语 1.1 与 NVIDIA 术语对应关系 大部分人目前还是对 NVIDIA GPU 更熟悉，所以先做一个大致对照，方便快速了解华
