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贾志刚-OpenCV学堂
三本书《Java数字图像处理-编程技巧与应用实践》、《OpenCV Android开发实战》、《OpenCV4应用开发-入门、进阶与工程化实践》作者。OpenCV实验大师平台 软件作者
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推理加速GPT-3超越英伟达方案50%！最新大模型推理系统Energon-AI开源，来自Colossal-AI团队
分布式
批量计算
https
网络安全
在前沿AI大模型规模呈指数级增长的趋势下，仅凭单卡已经很难满足当下的推理需求。 就拿拥有1750亿参数的GPT-3来说。 仅仅是加载模型参数就需要数百GB的存储空间，远超单个GPU的容纳能力。 因此，多卡并行被视为AI大模型推理的必然选择。 但现有的推理系统仍旧存在不少弊端。 比如需要用户对通信、内存等各部分协作进行手动管理，需要额外编译等……导致用户使用门槛居高不下。 为此，大规模并行AI训练系统Colossal-AI团队提出了大模型推理系统Energon-AI。 以“高性能、高可用、可伸缩”的理念，深
OpenCV学堂
2022-06-02
1.4K
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PyTorch官方教程大更新：增加标签索引，更加新手友好
pytorch
c++
NLP 服务
分布式
图像处理
如果你是PyTorch 24K纯萌新，PyTorch官方一如既往地向你推荐他们最受欢迎的教程之一：60分钟入门PyTorch（Start 60-min blitz）。
OpenCV学堂
2020-05-26
1K
0
15分钟完成Kinetics视频识别训练，除了超级计算机你还需要TSM
分布式
https
网络安全
深度视频识别的计算成本比图像识别更高，尤其是在 Kinetics 等大规模数据集上。因此，为了处理大量视频，可扩展性训练是至关重要的。这篇论文研究了影响视频网络的可扩展性的因素。研究者认定了三个瓶颈，包括数据加载（从磁盘向 GPU 移动数据）、通信（在网络中移动数据）和计算速度（FLOPs）。
OpenCV学堂
2019-10-11
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90秒训练AlexNet！商汤刷新纪录
分布式
linux
扩展深度神经网络（DNN）训练对于减少模型训练时间非常重要。高通信消耗是在多个 GPU 上进行分布式 DNN 训练的主要性能瓶颈。商汤的这项研究表明流行的开源 DNN 系统在以 56 Gbps 网络连接的 64 个 GPU 上仅能实现 2.5 倍的加速比。为解决该问题，这项研究提出了通信后端 GradientFlow 用于分布式 DNN 训练，并使用了一系列网络优化技术。
OpenCV学堂
2019-04-29
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