bonelee - 博客园

2018年1月22日

摘要：详解Google第二代TPU 既能推理又能训练性能霸道转自：http://www.cnbeta.com/articles/tech/613639.htm 5月18日凌晨，Google CEO Sundar Pichai在I/O大会上正式公布了第二代TPU，又称Cloud TPU或TPU 2.0，阅读全文

posted @ 2018-01-22 10:53 bonelee 阅读(985) 评论(0) 推荐(1)

Intel 的 MKL是可以用来训练的——官方的实验也提到了训练

摘要： TensorFlow如何充分使用所有CPU核数，提高TensorFlow的CPU使用率，以及Intel的MKL加速转载 2017年09月07日 16:34:58 标签： cpu / gpu 转载 2017年09月07日 16:34:58 标签： cpu / gpu 转载链接：http://noov 阅读全文

posted @ 2018-01-22 10:47 bonelee 阅读(7364) 评论(0) 推荐(0)

2018年1月19日

现代英特尔® 架构上的 TensorFlow* 优化——正如去年参加Intel AI会议一样，Intel自己提供了对接自己AI CPU优化版本的Tensorflow，下载链接见后，同时可以基于谷歌官方的tf版本直接编译生成安装包

摘要：现代英特尔® 架构上的 TensorFlow* 优化转自：https://software.intel.com/zh-cn/articles/tensorflow-optimizations-on-modern-intel-architecture 英特尔：Elmoustapha Ould-Ahm 阅读全文

posted @ 2018-01-19 17:58 bonelee 阅读(1422) 评论(0) 推荐(0)

Spark新愿景：让深度学习变得更加易于使用——见https://github.com/yahoo/TensorFlowOnSpark

摘要： Spark新愿景：让深度学习变得更加易于使用转自：https://www.jianshu.com/p/07e8200b7cea 转自：https://www.jianshu.com/p/07e8200b7cea 转自：https://www.jianshu.com/p/07e8200b7cea 前阅读全文

posted @ 2018-01-19 17:35 bonelee 阅读(775) 评论(2) 推荐(0)

深度学习利器：TensorFlow在智能终端中的应用——智能边缘计算，云端生成模型给移动端下载，然后用该模型进行预测

摘要：前言深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理领域的应用取得了巨大成功，但是它通常在功能强大的服务器端进行运算。如果智能手机通过网络远程连接服务器，也可以利用深度学习技术，但这样可能会很慢，而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行，这就需要把深度学习模型迁移到智能终端。由于智能终端CPU和内存阅读全文

posted @ 2018-01-19 17:04 bonelee 阅读(3365) 评论(0) 推荐(0)

Google TPU 揭密——看TPU的架构框图，矩阵加乘、Pool等处理模块，CISC指令集，必然需要编译器

摘要： Google TPU 揭密转自：https://mp.weixin.qq.com/s/Kf_L4u7JRxJ8kF3Pi8M5iw Google TPU（Tensor Processing Unit）问世之后，大家一直在猜测它的架构和性能。Google的论文“In-Datacenter Perfo 阅读全文

posted @ 2018-01-19 16:54 bonelee 阅读(7226) 评论(1) 推荐(1)

寒武纪芯片——有自己的SDK，支持tf、caffe、MXNet

摘要：寒武纪芯片产品中心>智能处理器IP 寒武纪芯片产品中心>智能处理器IP 智能处理器IP MLU智能芯片软件开发环境智能处理器IP MLU智能芯片软件开发环境 Cambricon-1A 高性能硬件架构及软件支持兼容Caffe、Tensorflow、MXnet等主流AI开发平台，已多次成功流片阅读全文

posted @ 2018-01-19 16:44 bonelee 阅读(5064) 评论(0) 推荐(0)

Google的TensorFlow，微软CNTK, Amazon 的MxNet，Facebook 的Caffe2, PyTorch，国内百度的PaddlePaddle

摘要：深度学习框架竞争很激烈，而且看上去都是业界巨头在玩。老师木：是的。一个深度学习框架一旦像Hadoop那样成为事实工业标准，就占据了人工智能各种关键应用的入口，对各类垂直应用，基于私有部署的技术服务，公有云上的AI 即服务业务，甚至底层专用硬件市场都有举足轻重的影响。它的角色就像互联网时代的浏览器，阅读全文

posted @ 2018-01-19 11:27 bonelee 阅读(1468) 评论(0) 推荐(0)

2018年1月18日

TensorRT加速 ——NVIDIA终端AI芯片加速用，可以直接利用caffe或TensorFlow生成的模型来predict（inference）

摘要：官网：https://developer.nvidia.com/tensorrt 作用：NVIDIA TensorRT™ is a high-performance deep learning inference optimizer and runtime that delivers low lat 阅读全文

posted @ 2018-01-18 17:36 bonelee 阅读(11609) 评论(2) 推荐(0)

深度 | AI芯片之智能边缘计算的崛起——实时语言翻译、图像识别、AI视频监控、无人车这些都需要终端具有较强的计算能力，从而AI芯片发展起来是必然，同时5G网络也是必然

摘要： from：https://36kr.com/p/5103044.html 到2020年，大多数先进的ML袖珍电脑（你仍称之为手机）将有能力执行一整套任务。个人助理将变的更加智能，它是打造这种功能的切入点。语音识别会不断优化。私人助理将不仅仅是云端搜索引擎的前端。因为个人AI将有拥有真正处理分析数据的阅读全文

posted @ 2018-01-18 16:20 bonelee 阅读(3259) 评论(2) 推荐(0)

将者，智、信、仁、勇、严也。

Hi，我是李智华，华为-安全AI算法专家，欢迎来到安全攻防对抗的有趣世界。

公告