中国人工智能AI框架自主研发 中国AI界争相构建AI开源框架的背后,技术和业务层面的考量因素当然重要,但也不应忽视国家层面的政策支持.对于AI基础设施的建设,中国政府在<新一代人工智能发展规划>等关于AI顶层规划的政策中都着重提及,除了加大应用层技术落地,更希望业界和学界深入AI底层技术研发.*两年,基础技术的"卡脖子"话题成为*两年中国科技界探讨的热点,担心中国AI的发展会像芯片发展那样遭遇空中楼阁的困境.AI专家也在四处布道"做人工智能必须要做开源,中国要想发…

摘要:本文重点分析一下AI框架对IR有什么特殊的需求.业界有什么样的方案以及MindSpore的一些思考. 本文分享自华为云社区<MindSpore技术专栏 | AI框架中图层IR的分析>,原文作者:元气满满的少女月 . IR(Intermediate Representation即中间表示)是程序编译过程中,源代码与目标代码之间翻译的中介,IR的设计对编译器来说非常关键,好的IR要考虑从源代码到目标代码编译的完备性.编译优化的易用性和性能.而AI框架本质的作用又是什么呢?AI框架本质的作用在…

摘要:本文带大家快速浏览昇思MindSpore全场景AI框架1.6版本的关键特性. 全新的昇思MindSpore全场景AI框架1.6版本已发布,此版本中昇思MindSpore全场景AI框架易用性不断改进,提升了开发效率,控制流性能提升并支持副作用训练,与此同时,昇思MindSpore全场景AI框架发布高效易用的图学习框架昇思MindSpore Graph Learning,高性能可扩展的强化学习计算框架昇思MindSpore Reinforcement,提供支持第三方框架模型迁移工具,让用户即时…

1 - Scikit-Learn Sklearn(scikit-learn: machine learning in Python):https://scikit-learn.org/ 文档丰富而又详细,提供了练习数据.相关代码实例和可视化图,是少数写的跟教程一样的技术文档. 官方信息 安装scikit-learn:https://scikit-learn.org/stable/install.html Documentation:https://scikit-learn.org/stable/…

在windows上极简安装GPU版AI框架 如果我们想在windows系统上安装GPU版本的AI框架,比如GPU版本的tesnorflow,通常我们会看到类似下面的安装教程 官方版本 安装CUDA 安装cuDNN 配置环境变量 安装python环境 安装gpu版的tensorflow开发包 咋看上去好像不是很复杂,但是其中坑多到你怀疑人生. 下载的cuDNN时候需要注册,而且因为cuDNN文件在外网,下载速度很慢. 比如不同版本的tensorflow和CUDA(cuDNN)的版本是有匹配关系的,…

NNVM Compiler,AI框架的开放式编译器 深度学习已变得无处不在且不可或缺.在多种平台(例如手机,GPU,IoT设备和专用加速器)上部署深度学习工作负载的需求不断增长.宣布了TVM堆栈,以弥合深度学习框架与面向性能或效率的硬件后端之间的鸿沟.TVM堆栈使为深度学习框架轻松构建端到端编译变得容易.拥有适用于所有框架的统一解决方案甚至会更好. 威斯康星大学艾伦分校和AWS AI团队以及其他贡献者,宣布NNVM编译器的发布,NNVM编译器是一种开放式深度学习编译器,用于将前端框架工作负载直接…

NNVM AI框架编译器 深度学习已变得无处不在且不可或缺.看到对在多种平台(例如手机,GPU,IoT设备和专用加速器)上部署深度学习工作负载的需求不断增长.TVM堆栈弥合深度学习框架与面向性能或效率的硬件后端之间的鸿沟.TVM堆栈使为深度学习框架轻松构建端到端编译变得容易.拥有适用于所有框架的统一解决方案更好. NNVM编译器是一种开放式深度学习编译器,用于将前端框架工作负载直接编译到硬件后端.使用TVM堆栈中的两级中间表示(IR)来构建.可以参考原始的TVM公告,以获取有关TVM堆栈的更多技…

AI框架类FAQ 数据处理 问题:如何在训练过程中高效读取数量很大的数据集? 答复:当训练时使用的数据集数据量较大或者预处理逻辑复杂时,如果串行地进行数据读取,数据读取往往会成为训练效率的瓶颈.这种情况下通常需要利用多线程或者多进程的方法异步地进行数据载入,从而提高数据读取和整体训练效率. paddle1.8中推荐使用两个异步数据加载的API: DataLoader.from_generator,有限的异步加载 该API提供了单线程和单进程的异步加载支持.但由于线程和进程数目不可配置,所以异步加…

AI框架精要:设计思想 本文主要介绍飞桨paddle平台的底层设计思想,可以帮助用户理解飞桨paddle框架的运作过程,以便于在实际业务需求中,更好的完成模型代码编写与调试及飞桨paddle框架的二次开发. 从编程范式上说,飞桨paddle兼容支持声明式编程和命令式编程,通俗地讲就是,静态图和动态图.其实飞桨paddle本没有图的概念,在飞桨paddle设计上,把一个神经网络定义成一段类似程序的描述,就是在用户写程序的过程中,就定义了模型表达及计算.在静态图的控制流实现方面,飞桨paddle借助…

针对深度学习(神经网络)的AI框架调研 在我们的AI安全引擎中未来会使用深度学习(神经网络),后续将引入AI芯片,因此重点看了下业界AI芯片厂商和对应芯片的AI框架,包括Intel(MKL CPU).谷歌(TPU).NVidia(GPU).华为和寒武纪,发现所有的AI芯片都支持TensorFlow框架. 从收集到的信息来看: 1.目前TensorFlow在智能边缘计算中是主流,例如TensorFlow提供了移动端应用开发API,参考资料中包含了示例. 2.AI芯片对深度学习的加速效果,其中NVI…