本文将展示如何在 Habana Gaudi2 上使用 Optimum Habana.Optimum Habana 是 Gaudi2 和 Transformers 库之间的桥梁.本文设计并实现了一个大模型推理基准测试,证明了通过使用 Optimum Habana 你将能够在 Gaudi2 上获得 比目前市面上任何可用的 GPU 都快的推理速度. 随着模型越来越大,将它们部署到生产环境中以用于推理也变得越来越具有挑战性.硬件和软件都需要很多创新来应对这些挑战,让我们来深入了解 Optimum Hab…

在OpenShift平台上验证NVIDIA DGX系统的分布式多节点自动驾驶AI训练 自动驾驶汽车的深度神经网络(DNN)开发是一项艰巨的工作.本文验证了DGX多节点,多GPU,分布式训练在DXC机器人驱动环境中运行. 还使用了一个机器人学习平台来驱动深度学习(11.3)的工作负载.目前,OpenShift 3.11已部署在许多大型GPU加速的自动驾驶(AD)开发和测试环境中.这里显示的方法同样适用于新的OpenShift版本,并且可以转移到其他基于OpenShift的集群中. DXC Robo…

最近 Kakao Brain 在 Hugging Face 发布了一个全新的开源图像文本数据集 COYO,包含 7 亿对图像和文本,并训练了两个新的视觉语言模型 ViT 和 ALIGN ViT 和 ALIGN. 这是 ALIGN 模型首次公开发布供开源使用,同时 ViT 和 ALIGN 模型的发布都附带有训练数据集. Google 的 ViT 和 ALIGN 模型都使用了巨大的数据集 (ViT 训练于 3 亿张图像,ALIGN 训练于 18 亿个图像 - 文本对) 进行训练,因为数据集不公开导致…

CVPR2020论文解析:视觉算法加速 GPU-Accelerated Mobile Multi-view Style Transfer 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2003.00706.pdf 摘要 据估计,2018年售出的智能手机中,有60%配备了多个后置摄像头,从而实现了3D照片等多种支持3D的应用.3D照片平台(Facebook 3D Photo.Holopix ,等等)的成功依赖于用户生成内容的稳定流量.这些平台必须提供简单的图像处理工具,以促进内容创建,类似…

通过StartDT AI Lab专栏之前多篇文章叙述,相信大家已经对计算机视觉技术及人工智能算法在奇点云AIOT战略中的支撑作用有了很好的理解.同样,这种业务牵引,技术覆盖的模式也收获了市场的良好反响,而奇点云AIOT在市场的大面积铺开又给算法部门带来了新的挑战,也就是如何进一步的降低算法端计算成本,从而提升业务利润. 目标很简单,就是将现有算法模型在不降低准确性的前提下,缩小模型尺寸以节省硬件存储成本,简化模型计算复杂度,以节省硬件计算成本.这又小又快的模型优化要求,我们一般统称为模型加速问题…

Facebook 发布了一个全新的多任务学习框架 Pythia,它基于 PyTorch 且可用于视觉和语言的联合任务.Pythia 是一种模块化的即插即用框架,数据科学家和机器学习开发者能快速构建.复现和构建基准模型. 项目地址:https://github.com/facebookresearch/pythia Pythia 是个啥? Pythia 是一个深度学习框架,它支持视觉和语言领域的多任务处理.该框架搭建于开源的 PyTorch之上,其模块化.即插即用的设计使得研究者可以迅速构建模型.…

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六…

在企业的数字工作流中充满了各种文档,包括信件.发票.表格.报告.收据等,我们无法自动提取它们的知识.如今随着文本.视觉和多模态人工智能的进步,我们有可能解锁这些知识,这篇文章向你展示了你的团队该如何使用开源模型来构建免费的定制化解决方案. Document AI 包括了许多数据科学的任务,包括图像分类.图像转文本 (image to text).文档回答 (document question answering) .表格回答 (table question answering) 以及视觉回答 (…

卷积神经网络是第一个被成功训练的多层神经网络结构,具有较强的容错.自学习及并行处理能力. 一.基本原理 1.CNN算法思想 卷积神经网络可以看作为前馈网络的特例,主要在网络结构上对前馈网络进行简化和改进,从理论上讲,反向传播算法可以用于训练卷积神经网络.卷积神经网络被广泛用于语音识别和图像分类等问题. 2.CNN网络结构 卷积神经网络是一种多层前馈网络,每层由多个二维平面组成.每个平面由多个神经元组成. 网络输入为二维视觉模式,作为网络中间层的卷积层(C)和抽样层(S)交替出现.网络输出层为前馈…

原文转载:http://licstar.net/archives/328 Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以…