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摘要: GPU上稀疏矩阵的基本线性代数 cuSPARSE库为稀疏矩阵提供了GPU加速的基本线性代数子例程,这些子例程的执行速度明显快于仅CPU替代方法。提供了可用于构建GPU加速求解器的功能。cuSPARSE被从事机器学习,计算流体力学,地震勘探和计算科学等应用的工程师和科学家广泛使用。使用cuSPARSE 阅读全文
posted @ 2021-02-20 07:40 吴建明wujianming 阅读(667) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: GPU上的基本线性代数 cuBLAS库提供了基本线性代数子例程(BLAS)的GPU加速实现。cuBLAS通过针对NVIDIA GPU进行了高度优化的嵌入式行业标准BLAS API来加速AI和HPC应用程序。cuBLAS库包含用于批处理操作,跨多个GPU的执行以及混合和低精度执行的扩展。使用cuBLA 阅读全文
posted @ 2021-02-20 07:30 吴建明wujianming 阅读(193) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: NVIDIA数据中心深度学习产品性能 在现实世界的应用程序中部署AI,需要训练网络以指定的精度融合。这是测试AI系统的最佳方法-准备将其部署在现场,因为网络随后可以提供有意义的结果(例如,对视频流正确执行图像识别)。不收敛的训练是对指定AI网络上硬件吞吐能力的衡量,但不能代表实际应用。 NVIDIA 阅读全文
posted @ 2021-02-20 07:04 吴建明wujianming 阅读(88) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: GeforceRTX系列参数对比 阅读全文
posted @ 2021-02-20 06:25 吴建明wujianming 阅读(371) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 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 阅读全文
posted @ 2021-02-20 06:14 吴建明wujianming 阅读(548) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 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 阅读全文
posted @ 2021-02-20 06:05 吴建明wujianming 阅读(671) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 汉字手写训练和识别 一、简介 本文是属于手写体文字识别应用,旨在基于MindSpore AI计算框架和Atlas实现手写汉字拍照识别系统。该系统能够对写在纸上的多个汉字,使用摄像头拍摄视频,实时检测字符区域并给出识别类别。该系统包括手写汉字模型训练(云上)、模型转换、模型部署、摄像头图像采集、模型推 阅读全文
posted @ 2021-02-19 12:52 吴建明wujianming 阅读(1331) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 动态表单工作量给后端 让前端远离互相伤害 一个IT公司的日常就是程序员、产品经理、UI等同事们的互相残杀: 应用,不少前端就备受煎熬,除了修改需求的魔咒外,还有后端的重构和调整接口诅咒,即便需求没改,后端接口或数据结构的调整前端也要巴巴的陪着改,甚至还要为此做大型重构。但是前端重构就真的只是前端重构 阅读全文
posted @ 2021-02-18 07:58 吴建明wujianming 阅读(437) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 机器学习PAL数据可视化 本文以统计全表信息为例,介绍如何进行数据可视化。 前提条件 完成数据预处理,详情请参见数据预处理。 操作步骤 登录PAI控制台。 在左侧导航栏,选择模型开发和训练 > Studio-可视化建模。 在PAI可视化建模页面,单击进入机器学习。 在左侧菜单栏,单击组件。 在组件列 阅读全文
posted @ 2021-02-18 07:34 吴建明wujianming 阅读(173) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 机器学习PAL数据预处理 本文介绍如何对原始数据进行数据预处理,得到模型训练集和模型预测集。 前提条件 完成数据准备,详情请参见准备数据。 操作步骤 登录PAI控制台。 在左侧导航栏,选择模型开发和训练 > Studio-可视化建模。在PAI可视化建模页面,单击进入机器学习。 将组件拖入画布并拼接为 阅读全文
posted @ 2021-02-18 07:26 吴建明wujianming 阅读(163) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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