AI算力研究框架（100页PPT）

最新推荐文章于 2025-06-09 23:54:15 发布
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文章标签： 人工智能
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【大模型学习】第十一章 什么是算力
电视里爬出的程序员 📺💻 领域王牌： ▶ 数字电视标准解码专家 ▶ 智能监控算法驯兽师 ▶ Linux嵌入式炼金术士 ▶ 人脸识别整活实践家
03-06 763
算力是指计算资源进行复杂计算的能力，通常用于描述计算硬件、软件或系统的性能。在机器学习和深度学习中，算力至关重要，因为这些技术通常涉及大量的矩阵运算、优化、数据处理等任务。核心概念计算资源：主要指CPU、GPU、TPU等硬件。并行计算：并行执行任务以加速计算过程。分布式计算：通过多个计算节点协同执行任务，将任务分配给多个计算节点来加速计算。加速技术：如硬件加速、量化加速和内存优化等技术，通过提高计算效率、减少内存消耗等手段提升算力。
完整框架AI人工智能科技公司介绍ppt模板
05-10
科技公司介绍ppt模板，目录：公司介绍、产品与服务、文化与荣誉、规划与未来，科技风电路线条创意设计，科技蓝配色，大气科幻范排版，适合人工智能公司、信息科技公司介绍的完整框架ppt模板。
2021 AI基础软件架构峰会PPT汇总（29份）.zip
11-04
2021 AI基础软件架构峰会PPT汇总，共29份。 AI基础设施软件技术横跨深度学习算法、编程语言、编译器、数据库、分布式系统、高性能网络和AI芯片等多个前沿领域，是当前学术界和产业界共同感到兴奋的新领域。 一、AI芯片及编译器 AI芯片软件栈技术挑战和初探 地平线在软硬件协同设计的一些实践 NVIDIA GPU架构下稀疏特性的实践与挑战 二、深度学习框架 当我们谈论框架时，我们在谈论什么？ 面向云计算的分布式机器学习优化实践 超大模型高效训练的分布式框架Whale 飞桨：源于产业实践的开源深度学习平台 MegEngine DTR 技术与训练框架技术创新 构建高效易用的图深度学习平台 三、端侧推理 Tengine-边缘AI异构计算平台 面向AIoT的深度学习框架MACE PNNX：PyTorch Neural Network Exchange MNN —— 功能完备的推理引擎 四、MLops及AI工程化落地 建立公开数据集标准，赋能AI工程化落地 字节跳动机器学习系统云原生落地与实践 OpenMLDB：为AI工程化落地高效供给正确数据 开源AI框架的程序接口设计 五、超大规模模型训练 快手八卦！突破 PyTorch、TensorFlow并行瓶颈的训练加速框架到底是啥？ Maximizing Parallelism in Distributed Training for Huge Neural Networks 神舟大规模预训练模型 让大规模分布式深度学习变得更方便 六、互联网广告推荐 基于GPU的超大规模离散模型训练框架PaddleBox、FeaBox 浅谈点击率预测模型中Embedding层的学习和训练 XDL训练系统的演进 稀疏模型训练引擎-DeepRec 无量深度学习系统在腾讯推荐类业务的应用 七、前沿应用与基础架构 如何使用 JuiceFS 为 CV 模型训练提速 Milvus+Towhee：向量数据库及embedding流水线
PPT| 算力时代数据中心冷却蒸发冷与液冷的融合发展
数据中心运维管理
07-05 306
来源：暖通空调
2021.03.06-GPU研究框架-方正证券-111页.pdf
09-15
2021.03.06-GPU研究框架-方正证券-111页.pdf
ChatGPT研究框架（80页PPT）
weixin_49393016的博客
02-15 4561
来源：计算机文艺复兴研究框架系列合规声明：本文节选自正式入库研究报告。转自：公众号计算机文艺复兴，本次转载仅供学习。如需PPT原文件请后台留言”ChatGPT“。END欢迎加入Imagination GPU与人工智能交流2群入群请加小编微信：eetrend89（添加请备注公司名和职称）推荐阅读对话Imagination中国区董事长：以GPU为支点加强软硬件协同，助力数字化转型【有奖下载】IMG D...
ChatGPT研究框架（80页PPT）下载
gitblog_06641的博客
09-26 390
ChatGPT研究框架（80页PPT）下载 【下载地址】ChatGPT研究框架80页PPT下载 本仓库提供了一个名为“ChatGPT研究框架（80页PPT）”的资源文件下载。该PPT文件详细介绍了ChatGPT的研究框架及其在未来商业应用中的潜力 ...
28页PPT|AI大模型研究框架（附下载）
weixin_45727359的博客
04-21 1885
扫码下载：推荐阅读：被 GPT-4 Plus 账号价格劝退了！长沙再现逆天技术团队，完美复现SORA技术，一夜之间拥有李厂长的能力世界的真实格局分析，地球人类社会底层运行原理不是你需要中台，而是一名合格的架构师（附各大厂中台建设PPT）长沙最大(中国领先)的创业俱乐部成立爆了！Didaproject新能源园区建设，全免费！论数字化转型——转什么，如何转？华为干部与人才发展手册（附PPT）英伟达的薪...
ChatGPT研究框架（80页PPT，附下载）
中生代技术
03-29 2714
研究框架系列来源：计算机文艺复兴往期推荐 GPT-4写代码能力提升21%！MIT新方法让LLM学会反思，网友：和人类的思考方式一样 今天，聊聊ChatGPT ...
AI大模型研究框架（28页PPT）（附下载方式）
AI_data_cloud的博客
05-05 864
本文将对盘古大模型的研究框架进行详细解读，探讨其在算力资源、人工智能框架、AI开发平台和具体应用场景中的表现。MindSpore作为国内首个支持千亿参数大模型训练的AI计算框架，与昇腾处理器完美匹配，支持终端、边缘和云的全场景灵活部署，开创了全新的AI编程范式，降低了AI开发的门槛。在物流领域，盘古大模型协助某著名企业构建了“物的银行”——浦慧云仓，提升了人员行为和货物检测的性能。盘古大模型是华为在AI领域的重要成果，涵盖了NLP大模型、CV大模型、多模态大模型和科学计算大模型等多个方面。
AI大模型研究框架（28页 PPT）.pptx
04-21
2. MindSpore AI框架：作为国内首个支持千亿参数大模型训练的AI计算框架，MindSpore与昇腾处理器的算力匹配度高，支持终端、边缘、云全场景灵活部署，创造了新的AI编程范式，并降低了AI开发的门槛。 三、服务与平台...
GPU研究框架（2023）.pptx
01-08
GPU研究框架（2023）.pptx
算力网络白皮书.pdf
11-10
本白皮书是中国移动对算力网络的产生背景、核心理念、应用场景、发展路径以及技术创新的系统阐释，希望联合产业各方从产业推进、技术攻关、服务创新与生态构建等多方面共同推动算力网络的发展，并最终实现“网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及＂的愿景。报告提出以下算力网络三大问题： 实现算力网络的愿景和目标，面临三个方面的挑战: 1、技术挑战：跨领域架构融通和算网一体化技术尚需突破。算力网络涉及多技术领域，当前算力和网络各自的技术体系、架构实现和发展路径不同，编排调度、运营优化相对独立，算力网络统一架构、技术标准和开源生态等还不完备。近中期需要首先突破技术架构的融合边界问题，实现算网的统一度量、智能化调度和组合服务:面向远期，为实现算网一体化服务，算力网络衍生出一系列前沿技术，如算力原生、算力路由、在网计算等。大部分交叉领域的理论研究和技术攻关等工作仍处于起步阶段，攻克这些核心技术是原创技术引领和突破的一次机遇与挑战。 2、产业挑战：产业对算力网络理解尚需要加强碰撞，需要凝聚产业共识。当前产业对算力网络的概念还存在不同理解，部分观点认为算力网络仅是云网融合或6G中的一种技术形态，部分观点认为算力网络主要是对IDC、云计算、大数据的布局规划，强调对算力进行连接的网络。中国移动提出的算力网络是一种深度融合的新型信息基础设施，包含丰富技术和创新服务。算力网络是对传统行业的一次全方位“技术改造”，并面临着多样性芯片供应链健壮性和安全性风险，软硬件产业链和DOICT跨界融通挑战。天此，算力网络的推进需要开放思想，互通文化，加强国家政策引导，凝聚产学研用力量，加速对算力网络概念共识的达成，促进产业成熟。 3、生态挑战：算网创新服务涉及跨产业链的生态繁荣，行业应用尚待激发培育。算力网络对产业现有服务和商业模式是一个全新的挑战，会对产业价值链进行重构升级。当前行业数字化发展阶段，企业应用上云模式已相对成熟，但对算网一体化的极致化体验需求正在逐步释放，新的服务业态创新还需要应用的激发。为盘活社会算力，共享经济的算力生态需要进一步激发多角色参与的市场活力，实现跨服务主体统一运营，促进以算力为中心的应用规模落地。
AI大模型研究框架（28页PPT）.pptx
11-22
AI大模型研究框架（28页PPT）.pptx
完整框架AI人工智能科技公司介绍ppt模板.zip
09-08
该压缩包文件“完整框架AI人工智能科技公司介绍ppt模板.zip”提供了一个专为科技和人工智能公司设计的PowerPoint演示文稿模板。这个模板是科技公司展示自身形象、产品和服务的理想工具，尤其适用于人工智能领域的...
57页PPT，看懂算力网络！
数据中心运维管理
03-08 254
​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​来源：鲜枣课堂资料免费送（点击链接下载）史上最全，数据中心机房标准及规范汇总（下载）数据中心运维管理 | 资料汇总（2017.7.2版本） 加入运维管理VIP群（点击链接查看）《数据中心...
清华大学刘知远：知识表示学习及其应用（附视频、PPT下载）
数据派THU
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 本讲座选自清华大学计算机系副教授刘知远于2018年4月27日在第二届“大数据在清华”高峰论坛上所做的...
yolo模型精度提升策略
最新发布
qq_47798402的博客
06-09 1045
结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、
AI人工智能游戏编程教程与PPT解析
资源摘要信息:"AI人工智能游戏编程" 人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的本质，并生产出一种新的能以人类智能行为做出反应的智能机器。随着技术的进步，AI在游戏编程领域的应用越来越广泛，为...
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