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    MindSponge分子动力学模拟——安装与使用(2023.08)

    昇思MindSpore是由华为主导的一个,面向全场景构建最佳昇腾匹配、支持多处理器架构的开放AI框架。MindSpore不仅仅是软件层面的工具,更重要的是可以协同华为自研的昇腾Ascend平台,做到软硬件一体的行业解决方案。基于MindSpore的高通量、自动微分和自动并行等高级特性,以及对于python第三方库numpy的友好支持,我们开发了一款可以在MindSpore上进行分子动力学模拟的,模块化、高通量、端到端可微的下一代智能分子模拟程序库——MindSponge。该程序库最新的开发版,可以参考这个仓库地址的develop分支。而MindSponge的最新稳定版,会最终协同另外几个基于MindSpore开发的软件库,集成到这个仓库地址里面。

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    加速深度学习在线部署,TensorRT安装及使用教程

    一般的深度学习项目,训练时为了加快速度,会使用多GPU分布式训练。但在部署推理时,为了降低成本,往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台(比如 NVIDIA Jetson)进行部署,部署端也要有与训练时相同的深度学习环境,如caffe,TensorFlow等。由于训练的网络模型可能会很大(比如,inception,resnet等),参数很多,而且部署端的机器性能存在差异,就会导致推理速度慢,延迟高。这对于那些高实时性的应用场合是致命的,比如自动驾驶要求实时目标检测,目标追踪等。所以为了提高部署推理的速度,出现了很多轻量级神经网络,比如squeezenet,mobilenet,shufflenet等。基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构,然后用这些改造过的模型重新训练,再重新部署。

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