本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的  "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的…

在NVIDIA(CUDA,CUBLAS)和Intel MKL上快速实现BERT推理 直接在NVIDIA(CUDA,CUBLAS)或Intel MKL上进行高度定制和优化的BERT推理,而无需tensorflow及其框架开销. 仅支持BERT(转换器). 基准测试 环境 Tesla P4 28 * Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v4 @ 2.40GHz Debian GNU/Linux 8 (jessie) gcc (Debian 4.9.2-10+deb8u1) 4.…

运行效果 实现方法 1.给按钮加上BS_OWNERDRAW样式2.重载DrawItem函数,在这里绘制按钮3.关键之处就是把父窗口的背景复制到按钮上,实现视觉上的透明4.最后通过AlphaBlend实现半透明. 实现源码 // MyButton.h #pragma once // CMyButton class CMyButton : public CButton { DECLARE_DYNAMIC(CMyButton) public: CMyButton(); virtual ~CMyButt…

前一段时间,我们向大家介绍了最新一代的 英特尔至强 CPU (代号 Sapphire Rapids),包括其用于加速深度学习的新硬件特性,以及如何使用它们来加速自然语言 transformer 模型的 分布式微调 和 推理. 本文将向你展示在 Sapphire Rapids CPU 上加速 Stable Diffusion 模型推理的各种技术.后续我们还计划发布对 Stable Diffusion 进行分布式微调的文章. 在撰写本文时,获得 Sapphire Rapids 服务器的最简单方法是使…

文本生成哪家强?上交大提出基准测试新平台 Texygen 2018-02-12 13:11测评 新智元报道 来源:arxiv 编译:Marvin [新智元导读]上海交通大学.伦敦大学学院朱耀明, 卢思迪,郑雷,郭家贤, 张伟楠, 汪军,俞勇等人的研究团队最新推出Texygen平台,这是一个支持开放域文本生成模型研究的基准平台.Texygen不仅实现了大部分的文本生成模型,而且还覆盖了一系列衡量生成文本的多样性.质量和一致性的评测指标. 项目地址: https://github.com/geek-…

一.背景 一年前,我们一直在用monkey进行Android 的稳定性测试 ,主要目的就是为了测试app 是否会产生Crash,是否会有ANR,页面错误等问题,在monkey测试过程中,实现了脱离Case的依赖,但是monkey测试完全随机.不可控,并且只支持Android系统,不支持iOS系统:然而在我们不断的实践中发现,monkey测试已经不能满足于我们的部分业务需求,比如说我们想让稳定性测试更灵活.跨端支持iOS.日志可读.定向场景设计.测指定页面的稳定性.报告清晰展示遍历结果等等,mon…

继上一篇视觉光盘,只有我可以贴全世界唯一,你永远截不到的图片(小编请用人性化语言解释移出首页) 合体了 晚上的小编, 呆了吗? 我看到了少于150字的随笔不允许发布到网站首页 我决定了用我专业的龟式输入法,凑齐150字最重要的是API version上下等同 细节上,请关注golang在Windows上一堆的bug 其他,应该已经超出150字了吧,我试试 ;) OVER.…

自人工智能的概念提出以来,关于符号主义和连接主义的争论就不绝于耳.究竟哪一种方式可以实现更好的人工智能?这一问题目前还没有定论.深度学习的快速发展让我们看到连接主义在构建 AI 系统中的优势,但其劣势也很明显,如对大量数据的依赖.因此,越来越多的学者开始寻求取两者之长的 AI 系统实现方式,本文中介绍的 Neuro-Symbolic Concept Learner 便是其中的一项工作. 人工智能应该复制人脑的哪一部分功能?这个问题的答案反映了一场辩论的焦点,这场辩论和 AI 的历史一样久远.20…

​ 我们生活在一个多模态的世界中.视觉的捕捉与理解,知识的学习与感知,语言的交流与表达,诸多方面的信息促进着我们对于世界的认知.作为多模态领域的一个典型场景,VQA旨在结合视觉的信息来回答所提出的问题.从15年首次被提出[1]至今,其涉及的方法从最开始的联合编码,到双线性融合,注意力机制,组合模型,场景图,再到引入外部知识,进行知识推理,以及使用图网络,多模态预训练语言模型-近年来发展迅速. 传统的VQA仅凭借视觉与语言信息的组合来回答问题,而近年来许多研究者开始探索外部信息对于解决VQA任务的…

作者:程程链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21432547来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 深度学习大讲堂致力于推送人工智能,深度学习方面的最新技术,产品以及活动.请关注我们的知乎专栏! 一.DL基础理论 本页PPT给出了本节内容概要,我们从MCP神经元模型开始,首先回顾全连接层.卷积层等基础结构单元,Sigmoid等激活函数,Softmax等损失函数,以及感知机.MLP等经典网络结构.接下来,将介绍网络训练方法,包括…