Amazon SageMaker和NVIDIA NGC加速AI和ML工作流 从自动驾驶汽车到药物发现,人工智能正成为主流,并迅速渗透到每个行业.但是,开发和部署AI应用程序是一项具有挑战性的工作.该过程要求通过组合硬件,软件和复杂的工作流程来构建可伸缩的基础结构,这既耗时又容易出错.为了加速端到端的AI工作流程,需要一个统一的平台来使更快地投入生产. 本文演示了Amazon SageMaker和NVIDIA NGC之间的集成如何帮助数据科学家加速其AI工作流程,构建功能强大的应用程序以及收集实现…

利用NVIDIA NGC的TensorRT容器优化和加速人工智能推理 Optimizing and Accelerating AI Inference with the TensorRT Container from NVIDIA NGC 自然语言处理(NLP)是人工智能最具挑战性的任务之一,因为它需要理解上下文.语音和重音来将人类语音转换为文本.构建这个人工智能工作流首先要训练一个能够理解和处理口语到文本的模型. BERT是这项任务的最佳模型之一.您不必从头开始构建像BERT这样的最先进的模型…

2017年5月25日 0. 概述 FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速,其中高层接口是通过Video Codec SDK来实现GPU资源的调用.Video Codec SDK包含完整的的高性能工具.源码及文档,支持,可以运行在Windows和Linux系统之上.从软件上来说,SDK包含两类硬件加速接口,用于编码加速的NVENCODE API和用于解码加速的NVDECODE API(之前被称为NVCUVID API).从硬件上来说,Nvidia GPU有一到多个编解码器(解码器又称硬件加…

原文链接:https://developer.nvidia.com/ffmpeg GPU-accelerated video processing integrated into the most popular open-source multimedia tools. FFmpeg and libav are among the most popular open-source multimedia manipulation tools with a library of plugins t…

8月31日,2018年IFA大展在德国柏林正式开幕.IFA是全球三大消费电子展之一,在世界范围内久负盛名,被誉为“未来科技风向标”.在这个万众瞩目的展会上,号称“给智能世界铺上云的跑道,装上智能发动机的”华为推出了全球首款7nm制程人工智能手机芯片——麒麟980.创新是科学房屋的生命力,华为推出麒麟980无疑是人工智能技术的又一次创新与应用.对于今天的科技领域来说,人工智能便是泛着新希望的绿洲,知名移动互联网企业浙江天搜科技股份有限公司(以下简称浙江天搜科技)紧跟时代步伐,积极关注人工智能领域的…

数据挖掘和机器学习的区别和联系,周志华有一篇很好的论述<机器学习与数据挖掘>可以帮助大家理解.数据挖掘受到很多学科领域的影响,其中数据库.机器学习.统计学无疑影响最大.简言之,对数据挖掘而言,数据库提供数据管理技术,机器学习和统计学提供数据分析技术.由于统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用,因此,统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究,变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域.从这个意义上说,统计学主要是通过机器学习来对数据挖掘发挥影响,而机器学习和数据库则是数据挖…

人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究.开发用于模拟.延伸和扩展人的智能的理论.方法.技术及应用系统的一门新的技术科学. 人工智能是对人的意识.思维的信息过程的模拟.人工智能不是人的智能,但能像人那样思考.也可能超过人的智能. 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”. 机器学习 1.    什么是机器学习 根据等人事件中判断人是否迟到了解什么是机器学习,具体参见地址:http://www.cnblogs.com/helloche…

概述 移动端所说的AI,通常是指"机器学习". 定义:机器学习其实就是研究计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身.从实践的意义上来说,机器学习是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法. 目前,机器学习已经有了十分广泛的应用,如:数据挖掘.计算机视觉.自然语言处理.语音和手写识别.生物特征识别.搜索引擎.医学诊断.检测信用卡欺诈.证券市场分析.DNA序列测序.战略游戏与机器人运用. 机器学习 机器学习包含了几…

NVIDIA CUDA-X AI 面向数据科学和 AI 的 NVIDIA GPU 加速库 数据科学是推动 AI 发展的关键力量之一,而 AI 能够改变各行各业. 但是,驾驭 AI 的力量是一个复杂挑战. 开发基于 AI 的应用程序涉及许多个步骤(包括数据处理.特征工程.机器学习.验证和部署),而且每个步骤都要处理大量数据和执行大规模的计算操作. 这需要使用加速计算技术,而 CUDA-X AI 正是在这方面推动变革. 帮助现代 AI 应用程序加速运行 数据科学工作流程从开始到结束都需要强大的计算能…

NVIDIA Jarvis:一个GPU加速对话人工智能应用的框架 Introducing NVIDIA Jarvis: A Framework for GPU-Accelerated Conversational AI Applications 实时会话人工智能是一项复杂而富有挑战性的任务.为了允许与最终用户进行实时.自然的交互,模型需要在300毫秒内完成计算.自然的相互作用具有挑战性,需要多模态的感觉整合.模型管道也很复杂,需要跨多个服务进行协调: 自动语音识别(ASR) 自然语言理解(NLU…

使用NVIDIA A100 TF32获得即时加速 NVIDIA A100带来了我们公司历史上最大的单代性能增长.这是一个新的结构创新,这是一个多功能的支持,这是一个多功能的结构支持.TF32是用于深度学习训练的绝佳精度,因为它结合了FP32的范围和FP16的精度,与上一代的FP32精度相比,可提供高达5倍的加速.在这篇文章中,将简要介绍TF32的内部工作原理,并讨论显示其在一系列使用和网络中的影响的性能数据. TF32 at a glance 浮点数据表示十进制数,如硬件中使用符号位(正数或负数…

1.目标 <1>显卡性能参数: <2>方案可行性: 2.平台信息 2.1.查看当前显卡信息 命令:  lspci |grep VGA  信息:  01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GK106 [GeForce GTX 645 OEM] (rev a1) 解析:  GK106,是一个由英伟达公司制造的适配器图形处理和加速核心芯片. 从NVIDIA支持的矩阵表中查找出GK106支持格式分别为:  NVDEC解码:…

构建可扩展的GPU加速应用程序(NVIDIA HPC) 研究人员.科学家和开发人员正在通过加速NVIDIA GPU上的高性能计算(HPC)应用来推进科学发展,NVIDIA GPU具有处理当今最具挑战性的科学问题的计算能力.从计算科学到人工智能,GPU加速应用正在带来突破性的科学发现.流行的语言如C.C++.FORTRAN和Python正被用来开发.优化和部署这些应用程序. 面向HPC的GPU程序设计 NVIDIA GPU可以编程得很像CPU.从替换GPU优化的数学库开始.使用标准C++并行算法和…

2018  AI产业界大盘点 大事件盘点 “ 1.24——Facebook人工智能部门负责人Yann LeCun宣布卸任 Facebook人工智能研究部门(FAIR)的负责人Yann LeCun宣布卸任,之后将担任Facebook首席人工智能科学家,保留对FAIR的研究方向的控制.同时,原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti  接替,Facebook应用机器学习小组(AML)和Yann  LeCun将同时向其汇报.而Jérôme Pesenti  将直接向Facebook  CTO汇报…

前言 AWS Sagemaker has been a great deal for most data scientists who would want to accomplish a truly end-to-end ML solution——by John Moolayil 这是数据科学在线网站“towards data science”一篇文章中的一段话.时常有人问我,“为什么会有ModelArts存在”,这是一个很有价值的问题,结合国外专家对AWS Sagemaker的评价,我决定写…

NVIDIA DGX SUPERPOD 企业解决方案 实现大规模 AI 创新的捷径 NVIDIA DGX SuperPOD 企业解决方案是业界首个支持任何组织大规模实施 AI 的基础架构解决方案.这一全套解决方案基于 NVIDIA DGX SuperPOD 参考架构搭建,专门面向需要快速实现 AI 创新的企业而设计,为企业提供了可快速部署的行业领先基础架构,并由完整的端到端服务和生命周期服务提供支持,而这一切均由 NVIDIA 作为强大后盾. NVIDIA DGX SuperPOD 企业解决方案…

NVIDIA 认证系统 AI 是这个时代最强大的技术,需要新一代经过调整和测试的计算机来推动其发展. 自 1 月 27 日开始,可从 NVIDIA 合作伙伴处获取用于数据中心的新型加速服务器,推动 AI 和数据分析的发展.顶尖的系统制造商正在交付首批NVIDIA 认证系统,目前业内唯一通过现代工作负载测试的服务器. 得益于使用 NVIDIA Mellanox 网络连接的 NVIDIA 最新 GPU ,这些系统能够为 AI 提速.它们能够加快机器学习的速度,从不断增长的企业数据堆中挖掘洞察,寻找传…

NVIDIA DeepStream 5.0构建智能视频分析应用程序 无论是要平衡产品分配和优化流量的仓库,工厂流水线检查还是医院管理,要确保员工和护理人员在照顾病人的同时使用个人保护设备(PPE),就可以实现高级智能视频分析(IVA)有用. 在基础层,全球在城市,体育馆,工厂和医院中部署了数十亿个摄像头和IoT传感器,每天生成数PB的数据.随着数据的爆炸式增长,必须使用AI来简化和执行有效的IVA. 许多公司和开发人员都在努力构建可管理的IVA管道,因为这些工作需要AI专业知识,高效的硬件,可靠…

云知声是一家专注于语音及语言处理的技术公司.Atlas 超级计算平台是云知声的计算底层基础架构,为云知声在 AI 各个领域(如语音.自然语言处理.视觉等)的模型迭代提供训练加速等基础计算能力.Atlas 平台深度学习算力超过 57 PFLOPS(5.7 亿亿次/秒,是的你没有看错,是亿亿次] ),深度学习算力是衡量一个 AI 平台计算性能的核心指标.除了满足公司内部的业务需求,平台也为外部企业和院校机构提供定制化计算服务. 本文主要分享云知声 Atlas 超算平台(以下简称 Atlas)的存储建…

2022世界人工智能大会(WAIC)于日前落幕.经过过去四届的发展与沉淀,今天的世界人工智能大会已成为人工智能领域最有影响力的国际盛会之一,今年大咖云集.国际大厂扎堆,充分彰显了大会的国际影响力和磁力效应.亚马逊云科技受邀参加了2022世界人工智能大会,并主办了"人工智能前沿技术趋势与最佳实践"的线上分论坛. 论坛上,亚马逊云科技人工智能与机器学习产品副总裁Bratin Saha博士.亚马逊云科技上海人工智能研究院院长.资深首席科学家张峥教授.亚马逊云科技人工智能开源项目首席产品经理.…

在人工智能AI芯片与Maker创意接轨(上)这篇文章中,介绍人工智能与深度学习,以及深度学习技术的应用,了解内部真实的作业原理,让我们能够跟上这波AI新浪潮.系列文来到了中篇,将详细介绍目前市面上的各类AI芯片,进一步分析不同类型的芯片. 目前市面上对人工智能(AI)芯片常见的作法大致可分成五大类:通用型的CPU(Central Processing Unit).半通用型的GPU (GraphicsProcessing Unit).半专用型的FPGA (Field Programmable Ga…

nvidia nvlink互联与nvswitch介绍 https://www.chiphell.com/thread-1851449-1-1.html 差不多在一个月前在年度gtc会议上,老黄公开了dgx-2,这台售价高达399k美元,重达350磅的怪兽是专门为了加速ai负载而研制的,他被授予了“世界最大的gpu”称号.为什么它被赋予这个名字,它又是如何产生的,我们需要把时间倒退到几年之前. 动机在nvidia推出目前这个方案之前,为了获得更多的强力计算节点,多个GPU通过PCIe Switch…

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…

NVIDIA深度架构 本文介绍A100 GPU,NVIDIA Ampere架构GPU的重要新功能. 现代云数据中心中运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GPU加速的云计算的爆炸式增长.此类密集型应用程序包括AI深度学习(DL)训练和推理,数据分析,科学计算,基因组学,边缘视频分析和5G服务,图形渲染,云游戏等.从扩展的AI训练和科学计算,到扩展的推理应用程序,再到支持实时对话式AI,NVIDIA GPU提供了必要的功能,加速当今云数据中心中运行的众多复杂且不可预测的工作负载. N…

稀疏性如何为AI推理增加难度 NVIDIA Ampere架构使数学运算加倍,以加速对各种神经网络的处理. 如果曾经玩过游戏Jenga,那么将有一些AI稀疏感. 玩家将木制积木交叉成一列.然后,每个玩家轮流小心地移开一个障碍物,而不会倾倒立柱. 它从一开始就很容易,但是变得越来越毛茸茸,直到失败的玩家拔出一个障碍物,导致塔楼坠毁. 多年来,研究人员一直在努力地利用数字打积木,以利用稀疏性来加速AI.他们尝试从神经网络中提取尽可能多的不需要的参数-而不破坏AI的超高精度. 目标是减少深度学习所需的矩…

用NVIDIA A100 GPUs提高计算机视觉 Improving Computer Vision with NVIDIA A100 GPUs 在2020年英伟达GPU技术会议的主题演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄延森介绍了基于英伟达安培GPU架构的新英伟达A100 GPU. 在这篇文章中,我们详细介绍了A100的令人兴奋的新特性,这些特性使NVIDIA GPU成为计算机视觉工作负载的一个更好的动力.我们还展示了NVIDIA最近的两个CV研究项目:语义分割的层次多尺度注意和Bi3D:通过二元…

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西.是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件. 随着工业数据集规模的迅速增长,利用大量训练数据的深度学习推荐模型(deep learning,DL)已经开始显示出其相对于传统方法的优势.现有的基于DL的推荐系统模型包括广度和深度模型.深度学习推荐模型(DLRM).神经协同滤波(…

NVIDIA安培架构 NVIDIA Ampere Architecture In-Depth 在2020年英伟达GTC主题演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋介绍了基于新英伟达安培GPU架构的新英伟达A100 GPU.本文将介绍新的A100 GPU,并描述NVIDIA安培体系结构GPU的重要新功能. 在现代云数据中心运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GPU加速云计算的爆炸式增长.这些密集型应用包括人工智能深度学习(AI deep learning,DL)培训和推理.数据分析.…

利用NVIDIA-NGC中的MATLAB容器加速语义分割 Speeding Up Semantic Segmentation Using MATLAB Container from NVIDIA NGC 使用单一GPU训练深度学习模式的时代已经一去不复返了.对于计算密集型算法(如语义分割),单个GPU可能需要几天时间来优化模型.但多GPU硬件很贵.不会再有了:NVIDIA的云上多GPU硬件实例,比如AWS P3,只允许你支付你使用的东西.云实例允许您利用支持Tensor核心的最新一代硬件,以适度…

GPU加速技术对普通消费者最直观的影响就是视频转码应用上了,NVIDIA..AMD以及Intel都有自己的加速技术,而在新一代CPU和GPU架构上,三方都有更新的技术方案.<br><br> NVIDIA在Kepler架构上引入了NVENC编码单元,实测画质与CUDA相当,但是速度更快,只不过在速度和功耗上依然比不过Intel的Quick Sync,AMD的VCE因为缺少软件支持显得更悲剧.   在GPU通用计算刚刚进入桌面平台时,NVIDIA以及AMD都把视频转码加速功能当作重点,…