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張量是一個多維數組,可以看作是向量和矩陣的更底層的表示,向量和矩陣是張量的特例。例如向量是一維的張量,矩陣是二維的張量。張量可以有任意數量的維度,而不僅僅是一維(向量)或二維(矩陣)。...
當攝像頭和人工智能結合起來捕捉圖像和數據時,它們可以徹底改變機器與世界的交互方式 感知型人工智能讓機器人可以通過視覺能力感知周圍環境中發生的一切,并做出重要決策,確保其運行速度不會減慢,其中包括做出對其角色來說至關重要的實時決策。...
除了Ethos-U85之外,Arm還推出了全新的物聯網參考設計平臺Corstone-320。該平臺將Arm最高性能的Cortex-M85 CPU、Mali-C55圖像信號處理器和Ethos-U85 NPU結合在一起,為語音、音頻和視覺等邊緣AI應用提供了所需的性能支持。...
這種理解導致了卷積神經網絡。網絡的第一層由掃描圖像的小塊神經元組成 - 一次處理幾個像素。通常這些是9或16或25像素的正方形。...
AI服務器按芯片類型可分為CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等組合形式,CPU+GPU是目前國內的主要選擇(占比91.9%)。...
評估三類模型:(i) 在ImageNet-21k上預訓練的ViT,(ii) 在LAION-2B上預訓練的OpenCLIP,以及(iii) 在ImageNet-1k上預訓練的MAE。重建損失是所有輸出標記的平均值,并在ImageNet-1k上進行評估。...
當前,業界在將傳統優化技術引入 LLM 推理的同時,同時也在探索從大模型自回歸解碼特點出發,通過調整推理過程和引入新的模型結構來進一步提升推理性能。...
GPT模型對比BERT模型、T5模型的參數量有明顯提升。GPT-3是目前最大的知名語言模型之一,包含了1750億(175B)個參數。在GPT-3發布之前,最大的語言模型是微軟的Turing NLG模型,大小為170億(17B)個參數。訓練數據量不斷加大,對于算力資源需求提升。...
基于B100雙Die架構,采用雙Socket板級3D擴展可以實現與X100同等的算力。類似的方法也可以應用到X100中進一步擴展算力。...
卷積神經網絡(CNN)是一種在圖像處理和計算機視覺領域廣泛應用的深度學習模型,因其能夠自動學習圖像的層次化特征表示而成為SAR目標分類的理想選擇。...
同一主機內GPU之間的通信:通過NVLink技術,雙向帶寬達到600GB/s,單向帶寬達到300GB/s。...
為了增強對訓練穩定性和性能的監控,開發了一個精度達到毫秒級的監控系統。采用不同級別的監控來跟蹤各種指標。...
機器學習(ML)應用已經在汽車、醫療保健、金融和技術等各個領域變得無處不在。這導致對高性能、高能效 ML 硬件解決方案的需求不斷增加。...
視覺Transformer的一般結構如圖2所示,包括編碼器和解碼器兩部分,其中編碼器每一層包括一個多頭自注意力模塊(self-attention)和一個位置前饋神經網絡(FFN)。...
人工智能成為所有人類事業的數字助手,擁有著巨大的機遇。ChatGPT是人工智能如何使高性能計算的使用民主化、為社會中的每個人帶來好處的一個很好的例子。...
DBN 和 SAE 是完全連接的神經網絡。在這兩個網絡中,隱藏層中的每個神經元都連接到前一層的每個神經元,這種拓撲結構會產生大量連接。...
在分布式訓練中大規模使用默認的DCQCN協議時,all-to-all通信可能會導致擁塞和PFC級別的提高。過度使用PFC可能會導致頭部阻塞(HoL),從而降低網絡吞吐量。...