市场对人工智能的热情持续高涨,特别是硬件领域.人工智能将成为下一个大风口,首当其冲的就包括硬件, 在图像语音识别.无人驾驶等人工智能领域的运用层面,图形处理器 (GPU)正迅速扩大市场占比,而谷歌专门为人工智能研发的TPU则被视为GPU的竞争对手. 概念  人工智能的实现需要依赖三个要素:算法是核心,硬件和数据是基础, 如下图: 算法主要分为为工程学法和模拟法: 工程学方法是采用传统的编程技术,利用大量数据处理经验改进提升算法性能: 模拟法则是模仿人类或其他生物所用的方法或者技能,提升算法性能,…

Facebook 开源 AI 所使用的硬件平台 'Big Sur' Facebook 今开源其 AI 所使用的硬件平台 'Big Sur'.'Big Sur' 是兼容开放机架的 GPU 加速硬件平台.  人们经常会忽略 Facebook 的人工智能,但是 Facebook 在很多时候都使用了大量的人工智能.Facebook 在AI 上面大有研究,使用机器学习来帮助获取更好的新闻 feed,整理照片和视频内容,甚至是读故事或者玩游戏.现在,Facebook 开源了 AI 所使用的硬件 Big Su…

机器推理在深度学习的影响下,准确性越来越高.速度越来越快.深度学习对人工智能行业发展的贡献巨大,这得益于现阶段硬件计算能力的提升.互联网海量训练数据的出现.本篇文章主要介绍深度学习过程中如何选择合适的GPU显卡,如果你是深度学习新手,希望这篇文章对你有帮助. 推理用到的硬件分两种,一种是专业AI硬件公司出的AI芯片,一种就是我们平时熟知的GPU显卡了,前者不太适合入门学习,而后者无论从入门难度还是性价比上讲,对于新手来说都是优先的选择.而GPU显卡主流厂商大概两家,一个Nvidia,一个AMD,…

得益于AI,这五个行业岗位需求将呈现显著增长趋势 人工智能与人类工作是当下许多人津津乐道的一个话题,而讨论的重点大多是围绕在"未来人工智能会不会抢走我们的工作"这个方面.本文作者 Babak Hodjat 是人工智能初创企业 Sentient Technologies 的联合创始人兼 CEO,他认为,那些担心 AI 会抢走他们工作的人其实大可不必如此紧张,因为 AI 也会催生新的工作岗位. "人工智能"一词经常会让人感觉心生恐惧和忧虑,人们畏惧人工智能所带来的未知可…

人工智能的历史源远流长.在古代的神话传说中,技艺高超的工匠可以制作人造人,并为其赋予智能或意识.[1]现代意义上的AI始于古典哲学家用机械符号处理的观点解释人类思考过程的尝试.20世纪40年代基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使一批科学家开始严肃地探讨构造一个电子大脑的可能性. 1956年,在达特茅斯学院举行的一次会议上正式确立了人工智能的研究领域.会议的参加者在接下来的数十年间是AI研究的领军人物.他们中有许多人预言,经过一代人的努力,与人类具有同等智能水平的机器将会出现.同时,上千万美…

摘要:CANN作为释放昇腾硬件算力的关键平台,通过深耕先进的模型压缩技术,聚力打造AMCT模型压缩工具,在保证模型精度前提下,不遗余力地降低模型的存储空间和计算量. 随着深度学习的发展,推理模型巨大的参数量和计算量,需要耗费越来越多的硬件资源,也给模型在移动端的部署带来了新的挑战. 能不能像哆啦A梦一样,变出一条缩小隧道,不管再大的模型,塞进去后就能变小变轻,在寸土寸金的AI硬件资源上身轻如燕- 答案是:当然可以! 通常来说,想要构建深度学习领域的模型缩小隧道,加速模型推理部署,一般需要借助量化…

随着5G时代的临近,低延迟网络.AI硬件算力提升.和智能化应用快速发展,一个万物智联的时代必将到来.我们需要将智能决策.实时处理能力从云延展到边缘和IoT设备端.阿里云容器服务推出了边缘容器,支持云-边-端应用一体协同.在IoT和边缘计算场景,我们不但需要支持X86芯片也要提供对ARM架构芯片的支持.此外随着国产ARM CPU的快速发展,也需要我们在产品测提供ARM版本的容器产品支持.本文将介绍一些简单的技术来加速 ARM 容器应用的开发和测试流程. X86环境构建ARM架构Docker镜像 今…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract 灵长类视觉系统激发了深度人工神经网络的发展,使计算机视觉领域发生了革命性的变化.然而,这些网络的能量效率比它们的生物学对应体要低得多,而且它们通常使用反向传播进行训练,这是非常需要数据的.为了解决这些限制,我们使用了深度卷积脉冲神经网络(DCSNN)和延迟编码方案.我们将最低层的脉冲时序依赖可塑性(STDP)和最高层的奖励调节STDP(R-STDP)结合起来训练.简而言之,在R-STDP中,正确(错误)决策导致STD…

NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析(上) 本篇将通过多项测试来考验Volta架构,利用各种深度学习框架来了解Tensor Core的性能. 很多时候,深度学习这样的新领域会让人难以理解.从框架到模型,再到API和库,AI硬件的许多部分都是高度定制化的,因而被行业接受的公开基准测试工具很少也就不足为奇.随着ImageNet和一些衍生模型(AlexNet.VGGNet.Inception.Resnet等)的影响,ILSVRC2012(ImageNet大规模视觉识别挑战)中的图像数据集…

Tensor Core技术解析(下) 让FP16适用于深度学习 Volta的深度学习能力是建立在利用半精度浮点(IEEE-754 FP16)而非单精度浮点(FP32)进行深度学习训练的基础之上. 该能力首先由cuDNN 3支持并在Tegra X1的Maxwell架构中实现,随后原生半精度计算被引入Pascal架构并被称为"伪FP16",即使用FP32 ALUs处理成对的FP16指令,理论上可以使每个时钟的FP16吞吐量增加一倍.这一特性实际上已经在Tensor Core处理寄存器中矩阵…