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• RAG系統(tǒng)中答案無(wú)關(guān)片段對(duì)LLMs生成結(jié)果的影響分析

  與常見(jiàn)語(yǔ)義無(wú)關(guān)的答案無(wú)關(guān)片段相比，LLMs更容易受到高度語(yǔ)義相關(guān)的答案無(wú)關(guān)片段的影響；...

  893次閱讀 · 0評(píng)論 Drag大模型LLMs
  

• AI服務(wù)器異構(gòu)計(jì)算深度解讀

  AI服務(wù)器按芯片類型可分為CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等組合形式，CPU+GPU是目前國(guó)內(nèi)的主要選擇（占比91.9%）。...

  1791次閱讀 · 0評(píng)論 gpu服務(wù)器異構(gòu)計(jì)算AI服務(wù)器大模型
  

• 深度解析機(jī)器學(xué)習(xí)各大模型原理

  聯(lián)結(jié)主義類模型是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型。其基本單元是神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元接收來(lái)自其他神經(jīng)元的輸入，通過(guò)調(diào)整權(quán)重來(lái)改變輸入對(duì)神經(jīng)元的影響。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)黑箱子，通過(guò)多層的非線性隱藏層的作用，可以達(dá)到萬(wàn)能近似的效果。...

  3250次閱讀 · 0評(píng)論 支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù)隨機(jī)森林大模型

• 視覺(jué)深度學(xué)習(xí)模型：規(guī)模越大效果越佳嗎？

  評(píng)估三類模型：(i) 在ImageNet-21k上預(yù)訓(xùn)練的ViT，(ii) 在LAION-2B上預(yù)訓(xùn)練的OpenCLIP，以及(iii) 在ImageNet-1k上預(yù)訓(xùn)練的MAE。重建損失是所有輸出標(biāo)記的平均值，并在ImageNet-1k上進(jìn)行評(píng)估。...

  1144次閱讀 · 0評(píng)論 人工智能深度學(xué)習(xí)
  

• 自然語(yǔ)言處理應(yīng)用LLM推理優(yōu)化綜述

  當(dāng)前，業(yè)界在將傳統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)引入 LLM 推理的同時(shí)，同時(shí)也在探索從大模型自回歸解碼特點(diǎn)出發(fā)，通過(guò)調(diào)整推理過(guò)程和引入新的模型結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)一步提升推理性能。...

  1687次閱讀 · 0評(píng)論 人工智能自然語(yǔ)言處理調(diào)度器LLM
  

• 為什么GPU適用于AI？AI服務(wù)器產(chǎn)業(yè)鏈格局分析

  GPT模型對(duì)比BERT模型、T5模型的參數(shù)量有明顯提升。GPT-3是目前最大的知名語(yǔ)言模型之一，包含了1750億（175B）個(gè)參數(shù)。在GPT-3發(fā)布之前，最大的語(yǔ)言模型是微軟的Turing NLG模型，大小為170億（17B）個(gè)參數(shù)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不斷加大，對(duì)于算力資源需求提升。...

  1671次閱讀 · 0評(píng)論 cpugpu人工智能AI服務(wù)器ChatGPT
  

• 全面解讀英偉達(dá)AI芯片發(fā)展藍(lán)圖

  　基于B100雙Die架構(gòu)，采用雙Socket板級(jí)3D擴(kuò)展可以實(shí)現(xiàn)與X100同等的算力。類似的方法也可以應(yīng)用到X100中進(jìn)一步擴(kuò)展算力。...

  2370次閱讀 · 0評(píng)論 NVIDIAgpu英偉達(dá)AI芯片
  

• 利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)SAR目標(biāo)分類的研究

  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型，因其能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的層次化特征表示而成為SAR目標(biāo)分類的理想選擇。...

  1267次閱讀 · 0評(píng)論 SAR圖像處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  

• 深入探討常見(jiàn)的GPU系統(tǒng)架構(gòu)

  同一主機(jī)內(nèi)GPU之間的通信：通過(guò)NVLink技術(shù)，雙向帶寬達(dá)到600GB/s，單向帶寬達(dá)到300GB/s。...

  3650次閱讀 · 0評(píng)論 數(shù)據(jù)傳輸NVIDIAgpu服務(wù)器AI
  

• 大模型訓(xùn)練如何應(yīng)對(duì)GPU萬(wàn)卡互聯(lián)難題

  為了增強(qiáng)對(duì)訓(xùn)練穩(wěn)定性和性能的監(jiān)控，開(kāi)發(fā)了一個(gè)精度達(dá)到毫秒級(jí)的監(jiān)控系統(tǒng)。采用不同級(jí)別的監(jiān)控來(lái)跟蹤各種指標(biāo)。...

  1393次閱讀 · 0評(píng)論 gpu數(shù)據(jù)中心人工智能Transformer大模型
  

• 機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）推理主要計(jì)算之存內(nèi)計(jì)算芯片

  機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）應(yīng)用已經(jīng)在汽車、醫(yī)療保健、金融和技術(shù)等各個(gè)領(lǐng)域變得無(wú)處不在。這導(dǎo)致對(duì)高性能、高能效 ML 硬件解決方案的需求不斷增加。...

  2545次閱讀 · 2評(píng)論 存儲(chǔ)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpusram機(jī)器學(xué)習(xí)
  

• 視覺(jué)Transformer基本原理及目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用

  視覺(jué)Transformer的一般結(jié)構(gòu)如圖2所示，包括編碼器和解碼器兩部分，其中編碼器每一層包括一個(gè)多頭自注意力模塊（self-attention）和一個(gè)位置前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FFN)。...

  5669次閱讀 · 0評(píng)論 解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Transformer卷積網(wǎng)絡(luò)
  

• 如何借助AI實(shí)現(xiàn)1萬(wàn)億晶體管GPU

  人工智能成為所有人類事業(yè)的數(shù)字助手，擁有著巨大的機(jī)遇。ChatGPT是人工智能如何使高性能計(jì)算的使用民主化、為社會(huì)中的每個(gè)人帶來(lái)好處的一個(gè)很好的例子。...

  587次閱讀 · 0評(píng)論 gpu晶體管AI人工智能CoWoS
  

• 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合深度學(xué)習(xí)模型的典型深度架構(gòu)研究

  DBN 和 SAE 是完全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，隱藏層中的每個(gè)神經(jīng)元都連接到前一層的每個(gè)神經(jīng)元，這種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)會(huì)產(chǎn)生大量連接。...

  3944次閱讀 · 0評(píng)論 編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  

• 字節(jié)跳動(dòng)攻克GPU萬(wàn)卡互聯(lián)技術(shù)突破與解決方案

  在分布式訓(xùn)練中大規(guī)模使用默認(rèn)的DCQCN協(xié)議時(shí)，all-to-all通信可能會(huì)導(dǎo)致?lián)砣蚉FC級(jí)別的提高。過(guò)度使用PFC可能會(huì)導(dǎo)致頭部阻塞（HoL），從而降低網(wǎng)絡(luò)吞吐量。...

  1761次閱讀 · 0評(píng)論 gpu人工智能網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/a>大模型
  

• 傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)對(duì)比深度學(xué)習(xí)

  深度學(xué)習(xí)是一種技術(shù)，它使用一種稱為梯度反向傳播的優(yōu)化技術(shù)來(lái)生成“程序”(也稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”)，就像上面故事中學(xué)者學(xué)生編寫的那些程序一樣。...

  864次閱讀 · 0評(píng)論 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí)

• 深度學(xué)習(xí)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）全解析

  GANs真正的能力來(lái)源于它們遵循的對(duì)抗訓(xùn)練模式。生成器的權(quán)重是基于判別器的損失所學(xué)習(xí)到的。因此，生成器被它生成的圖像所推動(dòng)著進(jìn)行訓(xùn)練，很難知道生成的圖像是真的還是假的。...

  6782次閱讀 · 0評(píng)論 gpuGaN生成器深度學(xué)習(xí)pytorch
  

• 深度學(xué)習(xí)偏振成像技術(shù)的研究進(jìn)展

  利用偏振信息成像本質(zhì)上是對(duì)光場(chǎng)信息獲取維度的提升，通過(guò)多維偏振信息的獲取與融合處理，可以解決不同復(fù)雜環(huán)境和應(yīng)用領(lǐng)域的成像任務(wù)。...

  2539次閱讀 · 0評(píng)論 信號(hào)處理光學(xué)成像深度學(xué)習(xí)
  

• AIGC大模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)的五大核心需求解析

  AI 應(yīng)用計(jì)算量呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)，算法模型向巨量化發(fā)展，人工智能模型參數(shù)在過(guò)去十年增長(zhǎng)了十萬(wàn)倍，當(dāng)前AI超大模型的參數(shù)目前已經(jīng)達(dá)到了千億~萬(wàn)億的級(jí)別。...

  2047次閱讀 · 0評(píng)論 gpuAIGC大模型

• 一文掌握AI大模型算力的核心要素

  GPU和顯卡的關(guān)系，就像是CPU和主板的關(guān)系。前者是顯卡的心臟，后者是主板的心臟。有些小伙伴會(huì)把GPU和顯卡當(dāng)成一個(gè)東西，其實(shí)還有些差別的，顯卡不僅包括GPU，還有一些顯存、VRM穩(wěn)壓模塊、MRAM芯片、總線、風(fēng)扇、外圍設(shè)備接口等等。...

  2387次閱讀 · 0評(píng)論 cpugpuAI圖形處理大模型
  
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