前言 想要在同一设备上运行多个不同的操作系统和应用程序，实现更高效的资源利用吗？...通过本文，您可以轻松掌握在群晖NAS上安装虚拟机的方法，以及使用Virtual Machine Manager进行虚拟机管理和网络设置的技巧。...步骤1：确认硬件要求 在安装虚拟机之前，请确保您的群晖NAS满足以下硬件要求： 双核或以上CPU 4GB或以上内存 至少8GB的可用磁盘空间 另外，在使用群晖NAS时，请务必将其升级到最新的固件版本。...如果您已正确配置虚拟机的网络设置，则应该可以通过外部网络连接到它并使用它。 总结 通过以上步骤，您可以在群晖NAS上成功安装和运行虚拟机，使您的资源利用更加高效。...当然，由于每个人的需求都不同，所以具体的虚拟机配置和设置可能会有所不同。但是，本文提供的教程和流程应该可以帮助您入门，快速掌握群晖NAS上安装虚拟机的方法。
最近在添加与删除程序中发现，系统中Microsoft Visual C++ Redistributable Package存在很多版本的，从2005、2008、2010都有，而且同一个发行版下还存在多个版本的...需要验证一下，是否可以保存最新2010版的，同时保存最新2010版最新可再发行包就够了？...在VC的CRT/SRC目录下，可以看到CRT的源码，不仅有C的，也有C++的。 CRT原先的目的就是支持操作系统的运行。...此外，用VC编写的C/C++程序也用到它们（可以动态链接，也可以静态链接，前者运行时需要系统中已安装CRT的dll，后者不需要）。...就象"我"也可以先写一个类库，然后在它基础上写一个操作系统，在这个操作系统上进一步扩充这个类库，然后将它配合编译器发布出去，发展一些我的操作系统的支持者，顺便再赚点收入。
作为一个Tensorflow.Js项目，Bodypix可以在浏览器端运行，即使在手机上也很流畅。谷歌官方实测，Bodypix模型可以在iPhone X上以21fps流畅运行。 ?...安装与使用 BodyPix依赖于最新版本的Coral API，而对于Coral开发板，则需要安装最新的Mendel OS。...当时谷歌宣称，Coral开发板能够以每秒30帧的速度在高分辨率视频上运行深度神经网络。...现在，谷歌发布的Coral Bodypi针对Coral开发板上的iMX8MQ GPU和VPU进行优化，可以在平台上进行实时处理和渲染。...在项目主页中，谷歌表示优化后的Bodypix在Coral开发板上，即使以1280x720分辨率运行，也可以达到30fps，总算是兑现了当初的诺言。
使用GPU的浮点权重，以及CPU和Coral Edge TPU的8bit量化tflite版本。 首先，加载模型以及一张喜鹊图像。...只要我们的脚本没有深入到CPU体系结构中，就可以运行与i7 + CUDA GPU完全相同的脚本，也可以进行训练！Sam强烈希望NVIDIA应该使用TensorFlow预加载L4T。...Penny for scale，来源：谷歌 Edge TPU就是所谓的“ASIC”（专用集成电路），这意味着它具有FET等小型电子部件，以及能够直接在硅层上烧制，这样它就可以加快在特定场景下的推力速度...我们看到Coral在性能/瓦特的对比中，差异如此大的原因，它是一堆电子设备，旨在完成所需的按位操作，基本上没有任何开销。 总结 为什么GPU没有8位模型？ GPU本质上被设计为细粒度并行浮点计算器。...i7-7700K在Coral和Jetson Nano上的速度都会更快一些，但仍然无法和后两者比肩。因此推测瓶颈是数据速率，不是Edge TPU。
今日，TensorFlow.js 1.0 版本发布，在先前版本的基础上做了许多改进，也添加了许多新特征。1.0 版本包含一个面向图像、文本、语音等常见机器学习任务的现成模型库。...TFF 旨在促进联合学习（Federated Learning，FL）的开放性研究和实验，联合学习是一种机器学习方法，可在多个客户端上训练共享的全局模型，同时在本地保存训练数据。...例如，它能以高能效方式在 100+ 的 fps 下执行 MobileNet v2 这样的视觉模型。 ? Coral 摄像模块、开发板和 USB 加速器。...作为全新的开发产品，Coral 开发板是个完全集成的系统，它被设计成构建在载板上的系统模块（SoM）。...总体而言，我们看到了 TensorFlow 在设计上的重大革新。虽然今日没能看到 TensorFlow 2.0 的正式发布，但这些新特征是否让你对它有所期待呢？
此外，还有售价24.99美元的500万像素相机配件。Coral 开发板售价为 149.99 美元，Coral USB 加速器售价为 74.99 美元。...TFF的目的是促进联合学习（Federated Learning，FL）的开放性研究和实验，确保研究人员可在多个端口上训练共享的全局模型，同时能够在本地存储训练数据。...例如，FL 曾被用于训练手机键盘的预测模型，同时不将敏感的隐私数据上传到服务器上。...三款全新硬件产品发布 Coral 的本质构建智能设备的平台， 硬件组件就是之前谷歌发布的 ASIC——Edge TPU，开发板是个完全集成的系统，它被设计成构建在载板上的系统模块（SoM）。...Coral USB加速器包含Edge TPU、32位Arm Cortex-M0 +微处理器、16KB闪存和2KB RAM，可以在任何64位Arm或Debian Linux支持的x86平台上以USB 2.0
谷歌在会上发布了两款AI硬件：售价仅千元搭载着TPU的开发板；可以为Linux机器学推理加速的计算棒。它俩取代软件成了本次发布会的主角。 ?...在移动设备运行AI模型越来越主流的今天，用于部署在边缘设备上的TensorFlow Lite终于迎来了1.0版。...发布会主角Coral Coral开发板（Coral Dev Board）是一款售价150美元（折合人民币约1000元）的小型计算机，具有可拆卸的模块化系统和一个定制的TPU芯片，类似于树莓派。 ?...Coral能够以每秒30帧的速度在高分辨率视频上运行深度前馈神经网络，或者以每秒超过100帧的速度运行MobileNet V2这样的单一模型。 ?...同时，谷歌还发布了一款Coral USB加速器，体内同样包含一颗Edge TPU，可以在任何64位ARM或x86平台的Debian Linux上运行。 ?
我们的具体做法是在 ImagenetV2 数据集的一个特定子集上评估在所有类别上的 top-1 推理准确度，并将结果与某些卷积神经网络模型进行比较。我们还尽量实验了不同的框架和优化过的版本。...为了确定推理时间的下限，我们在一台英伟达 2080ti GPU 上运行了测试。但是，由于我们仅将其用作参考，所以我们只使用了未经优化的基本模型运行测试。...我们在每张图像上运行一次推理，保存推理时间，然后求平均。我们计算了所有测试的 top-1 准确度以及特定模型的 top-5 准确度。...推理时间第二名：Coral 开发板 排在第二的是与 EfficientNet-S 搭档的 Coral 开发板。其 5.42 秒完成一张图像处理，即每秒处理 185 帧。...我们发现 Jetson Nano 和 Coral 开发板在推理时间方面表现非常好。 而在准确度方面，Jetson Nano 表现也很出色，尽管这个结果是相对的。
谷歌在会上发布了两款AI硬件：售价仅千元搭载着TPU的开发板；可以为Linux机器学习推理加速的计算棒。它俩取代软件成了本次发布会的主角。 ?...在移动设备运行AI模型越来越主流的今天，用于部署在边缘设备上的TensorFlow Lite终于迎来了1.0版。 下面就让我们一起来回顾这场发布会的亮点吧。...Coral能够以每秒30帧的速度在高分辨率视频上运行深度前馈神经网络，或者以每秒超过100帧的速度运行MobileNet V2这样的单一模型。 ?...同时，谷歌还发布了一款Coral USB加速器，体内同样包含一颗Edge TPU，可以在任何64位ARM或x86平台的Debian Linux上运行。 ?...要让这些设备运行TensorFlow需要面临以下挑战：计算力不足、存储空间有限、电池限制。 ? 必须要有个轻量级（Lite）框架能将机器学习模型部署在移动和IoT设备上的。
，一个仅用纽扣电池供电的SparkFun edge开发板，可以用作热词唤醒，模型只有几十K。...最后，简要介绍了Google新推出的边缘计算设备，Coral Edge，一款采用Google TPU的人工智能装备，包括开发板和USB stick两种形态。...演讲中的两个演示项目给我留下了很深的印象，一个是姿势检测在辅助舞蹈训练上的应用，一个项目是一个神奇的镜子，可以实时改变头发颜色、戴眼镜等等。...演讲详细讲解了Cloud TPU和Cloud TPU Pod的技术细节，以及TensorFlow的新功能，这些功能可实现并行训练大规模的深度学习模型。...Google Coral介绍：构建设备上的AI 该演讲介绍了Google的最新AI计算边缘设备：Google Coral，它可以应用在广泛的IoT设备上。
作者说，戴着它的这几天里自己一直在与人讨论这款硬件。 当他询问自己的大模型时，可以看到模型已经学会了这几天作者说的话，非常详尽的介绍了他的穿戴设备。...一小时完成制作 结构上，这套AI穿戴的整个系统主要由以下这四部分组成： 硬件 基础模型（GPT或Llama） 后端服务（数据库等） 移动APP（或网页） 我们先来看硬件，目前的硬件是由一块Coral AI...因为两块板来自同一厂家，硬件的组装过程十分简单，只要把它们插到一起就可以了。 接下来进入软件配置环节，首先需要注册一个数据库账号，并获取API。...之后是在自己的电脑或服务器上安装数据库客户端和docker，并按照教程配置好数据库和APP服务端。 这一部分的详细过程，可以到作者的GitHub项目页去阅读。...（项目传送门见文末） One More Thing 100美元，还远远未到硬件成本的下限—— 作者计划在不久之后尝试着把Coral开发板，换成更便宜的树莓派。
❝https://github.com/embedeep/Free-TPU-OS 描述 Free TPU是用于深度学习 EDGE 推理的商业 TPU 设计的免费版本，可以部署在任何 FPGA 设备上，...实际上，不仅是 TPU 逻辑设计， Free TPU还包括支持所有 caffe 层的 EEP 加速框架，可以在任何 CPU 上运行（如 Zynq-7020 的 ARM A9 或 INTEL/AMD）。...主要特点 Simple TPU 的主要特性包括 Int8 乘法和 Int32 累加器 基于 VLIW 的并行指令 基于向量架构的数据并行 以下是 Simple TPU 可以支持的一些操作。...该项目在 Quartus 15.0 上综合并编程到 Altera DE1-SoC FPGA 上。...TPU ML 推理 ASIC（也可作为Coral Edge TPU 开发板的一部分）的基板的开放硬件设计文件。
而检测任务要求更高，因为它需要检测多个对象的位置及其类别，例如多辆汽车和行人。这正是需要硬件加速的应用。 在理解了这两个应用的含义后，我们现在可以查看基准测试结果（稍后我将解释DNR）。...开发板包含一些可能不会出现在生产模块中的外围设备，例如：以太网、USB插座，但开发板给我们提供了很好的尺寸和功耗指标。下图显示了实际的开发板（我只有NCS1且尚未收到我的Coral USB）。...我们从中间看起，Coral Edge TPU开发板就是信用卡大小，可以用它作为参考来衡量尺寸。 ?...实际上，不，从技术上讲，它被称为Tensorflow Lite，仅支持有限数量神经网络层的变体。更糟糕的是，它甚至不支持完整的Tensorflow Lite，而只支持量化为8位整数（INT8）的模型！...这与除了INT8之外还支持FP16（16位浮点）的NCS2形成对比。 这意味着什么？传统上，深度学习模型在FP32中进行训练，一般来说，它们可以很容易地转换为FP16，而不会有太多精度损失。
在Tryolabs，我们设计和训练了我们自己的深度学习模型。因此，我们拥有大量的计算能力。因此，我们使用了它。为了在推理时间上设置此下限，我们在2080ti NVIDIA GPU上进行了测试。...数据集 由于所有模型都是在ImageNet数据集上训练的，因此我们使用ImageNet V2匹配频率。它包含10,000个类别的10,000张图像。...唯一的缺点是它们的庞大库OpenVINO仅在Ubuntu 16.04上受支持，而更高版本的Linux OS不支持。 与Jetson和Intel记忆棒相比，Coral设备存在一些局限性。...如果要在其上运行非官方模型，则必须将它们转换为TensorFlow Lite，然后对Edge TPU进行量化和编译。根据模型，此转换可能不可行。不过，我们希望此后代的Google设备会有所改进。...结论 这里提出的研究基于我们对为深度学习算法设计的最新边缘计算设备的探索。 我们发现Jetson Nano和Coral Dev开发板在推理时间方面表现很好。
流畅运行 随着树莓派4发布了8GB版本，快被遗忘的谷歌Coral开发板就迎来新的机器学习模型，并在近日登上了近日GitHub开源热榜。...这次谷歌将去年发布的Bodypix 2.0模型移植到了Coral设备上并针对这款硬件的API做了特殊优化。...作为一个Tensorflow.Js项目，Bodypix可以在移动端使用，经测试其可以在iPhone X上以21FPS运行，经过优化现在也能以更好的流畅性在硬件更差的Coral开发板上使用。...实质上这是在本地运行模型的一个版本，以前这需要用到一些笨拙的方法来完成，而现在只需通过API提交输入。...近日，哈工大的同学对LTP进行了全面升级，推出LTP4.0，新版本在精度、效率和模型大小方面均有所提升。
英伟达官方披露的数据称，在AML上使用RAPIDS，可以帮助企业把训练AI模型所需的时间，减少多达20倍，训练时间可以从数天减少到数小时，或者从数小时减少到几分钟。...英伟达会后还展示了Jetson Nano运行ResNet、Inception、YOLO等各种神经网络模型，在目标检测、姿势估计等各类任务上进行推断的实际性能： ? ?...此外，它还支持高分辨率传感器，而且可以并行处理多个传感器，并在每个传感器流上都运行多个神经网络。 英伟达称，Jetson Nano能够运行所有AI模型，可以创建数百万个智能系统。...另外，对于游戏玩家，英伟达推出了GeForce NOW云游戏服务，游戏在云端的电脑上运行，而玩家只要打开任何一台PC或者MAC，就能让云端的游戏显示在自己的电脑上，无需下载、安装、升级、更新、装补丁，也不用担心自己的电脑配置不够了...比如英特尔的Neural Compute Stick只需要79美元，谷歌在Coral下最近也推出了两款设备，分别是150美元的开发者套件和79美元USB加速设备。
今天Lady我发现脸书上在传一篇评测报告： ? 可惜这篇文章不能看 点击阅读原文，我把链接放上，但我估计很多人都看不了。...别人上TensorFlow Lite(TFLITE)都提速了，只有Nano上了lite版本的还变慢了。...他说—— 为何不在GPU上使用8-bit模型？ GPU原生的被设计成细粒度并行的浮点计算器。所以使用float才是符合它设计的目的，也是它最擅长的。...4870HQ的主要算力在GPU上，这是一款APU！一款GPU很强的APU。128MB的L4 cache，也是最初是主要为了GPU部分而设计的（当然CPU部分也能用到它）。...这种比较等于让一个人赤手空拳，对阵一个拿着武器的，这不公平。就比如我们也可以搞一个评测，弄个FP16的模型，然后Nano跑的如何如何，而Coral根本就运行不起来，精度为0
随着企业继续投资利用人工智能软件和平台功能的项目，预计全球在人工智能（AI）系统上的支出将保持强劲的增长轨迹。...采用双管风扇优化了散热设计，可以让用户在具有PCIe Gen3插槽的现有设备的基础上快速构建AI推理设备，降低用户的投入成本，加快人工智能设备改造，快速上线AI应用。 这个加速卡的规格如下： ?...ASUS加速卡支持TensorFlow Lite，无需从头开始构建模型。TensorFlow Lite模型可以编译为在Edge TPU上运行。...使用此PCIe卡中的8个Edge TPU，您可以通过几种方式将每秒的推理速度（32 TOPS）相乘，例如通过并行运行多个模型或在所有Edge TPU上流水线化一个模型。 ?...由两个显微镜和X-Y工作台所组成的图像攫取器，透过机器学习模型，它可以快速地在移动印刷电路板组件上做品检。
然而，从数据采集到模型部署和推理的完整工具链仍不明确，尽管工作仍处于研究阶段，但是发展非常迅速。一些令人兴奋的解决方案不断产生，例如从计算机视觉中识别物体和从自然语言处理的角度进行语音识别。 ?...成本 下表列出了硬件加速器的成本以及所需的组件。值得一提的是，Nvidia Jetson Nano是一个开发板，可作为独立设备使用。...但是，Google Coral USB和Intel NCS需要一台主机来处理数据流。主机可以是单板计算机，例如Raspberry Pi或任何其他具有Windows或Linux操作系统的x86计算机。...Nvidia Jetson Nano是评估板，而Intel NCS和Google Coral是更多可以附加到现有硬件的附加设备。 使用上述硬件可以快速开发PoC。...这些原型硬件加速器的成本相对较小且在相同范围内，因此它们适合于不同的低成本应用。
Argo——Argo是一个开源容器本地工作流引擎，用于协调Kubernetes上的并行作业。Argo可用于指定、调度和协调Kubernetes上复杂工作流和应用程序的运行。...它们可分为两类： 数据并行性——在数据并行性中，数据被分成更小的组，在不同的工人/机器上进行培训，然后每次运行时更新参数。...模型并行性——模型并行性不同于数据并行性，因为这里我们将模型图分布在不同的worker上。这是非常大的模型所需要的。Mesh TensorFlow和GPipe是一些可以用于模型并行化的库。...边缘预测——在这种情况下，预测必须在边缘设备上完成，如手机、Raspberry Pi或 Coral Edge TPU。在这些应用程序中，必须压缩模型大小以适合这些设备，并且还必须降低模型延迟。...Kubeflow可以运行在任何云基础设施上，使用Kubeflow的一个关键优势是，系统可以部署在一个本地基础设施上。 ? Kubeflow MLFlow是一个用于管理机器学习生命周期的开源平台。
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