新研究表明量子计算即将学会推理

  在过去几年中,量子计算机的应用和发展步伐正在加快。研究人员已经将这种新颖的计算方法应用于各个领域,包括量子力学、流体力学研究、开放性问题,甚至是机器学习,都取得了可喜的成果。延续这一趋势,英国初创公司剑桥量子计算(CQC)目前已经证明量子计算机“可以学习推理”。

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高通Cloud AI 100、AMD EPYC 7003系列处理器和技嘉服务器解决方案 共同推动AI推理突破每秒千万亿次运算

AI无疑已经成为推动下一代用户体验的驱动力。无论是快速浏览喜爱的社交应用,还是基于数万次AI推理提供的在线购物推荐,几乎每一项移动终端体验都与AI密不可分。目前,这些平台每天承载着数百万的用户量,这又意味着什么呢?它们需要海量性能出众的高密度服务器,来提供满足上述平台持续运行所需的AI推理性能。

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构建AI新动力 全面解读宝德2021自强系列新品

2021年3月10日,“ 构建中国双循环发展新格局——2021宝德AI百城巡展启航”活动在深圳大中华喜来登酒店隆重召开。中国领先的IT产品和解决方案提供商——宝德,携手华为和各领域的技术精英,共同探讨智能时代的创新技术和应用趋势,以及对中国双循环经济格局的贡献。

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技术文章:Yolov3 CPU推理性能比较-Onnx、OpenCV、Darknet

为实时目标检测应用程序选择正确的推理框架变得非常具有挑战性,尤其是当模型应该在低功耗设备上运行时。在本文中,你将了解如何根据你的需要选择最佳的推理检测器,并发现它可以给你带来巨大的性能提升。通常,当我们将模型部署到CPU或移动设备上时,往往只关注于轻量级的模型体系结构,而忽略了对快速推理机的研究。在研究CPU设备上的快速推理时,我测试了提供稳定python API的各种框架。今天将重点介绍Onnxruntime、opencvdnn和Darknet框架,并从性能(运行时间)和准确性方面对它们进行度量。

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浪潮NF5488A5服务器:为算力提供强大支撑 加速应用创新

随着 的发展,各行各业的业务开始爆发式增长,AI应用已迈入规模化部署阶段,产业AI化进一步提速,AI服务器市场需求旺盛。目前,在市场份额占有率上,浪潮AI服务器强势领跑,连续三年超过50%以上,稳坐国内冠军宝座。那么浪潮AI服务器究竟有怎样的优势呢?接下来就拿NF5488A5服务器来举例验证。

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燧原科技发布首款人工智能推理产品 “云燧i10”

上海2020年12月21日 /美通社/ -- 燧原科技今日发布首款 推理产品 “云燧?i10”。这是一款面向云端数据中心的高性能推理卡。云燧i10是单槽位标准卡,支持PCIe 4.0,FP32算力达到17.6TFLOPS,BF16/FP16算力70.4TFLOPS。同时,燧原科技发布了推理引擎“鉴算TopsInference”,可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的推理性能,并降低数据中心的部署成本。云燧i10将于明年第一季度上市。

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4米以内实现远程手势控制!谷歌AI新研究让你抛掉键鼠操控屏幕

  新智元报道  编辑:QJB  【新智元导读】最近,谷歌 AI 宣布推出了 MediaPipe Holistic,提供了一种新颖的人体姿势拓扑结构。MediaPipe 是专门为利用加速推理(例如 GPU 或 CPU)的复杂感知管道而设计的开放源代码框架,已经为很多复杂任务提供了快速,准确而又独立的解决方案。 ‍  ‍

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中国AI服务器,刷新全球18项性能基准测试纪录

  允中发自凹非寺  量子位编辑公众号 QbitAI  美国东部时间 10 月 21 日,全球倍受瞩目的权威 AI 基准测试 MLPerf 公布今年的推理测试榜单,浪潮 AI 服务器 NF5488A5 一举创造 18 项性能记录,在数据中心 AI 推理性能上遥遥领先其他厂商产品。

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高通Cloud AI 100平台开始出样:75W实现400TOPS算力

  AnandTech 报道称,高通去年宣布的 Cloud AI 100 推理芯片平台,现已投产并向客户出样,预计 2021 上半年可实现商业发货。虽然更偏向于“纸面发布”,且未能披露硬件的更多细节,但借助其在移动 SoC 世界的专业知识,这也是该公司首次涉足数据中心 AI 推理加速器业务、并将之推向企业市场。

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《人工智能之认知图谱》重磅发布(附报告全文下载)

【导读】近日,由清华大学 研究院、北京智源人工智能研究院、清华—中国工程院知识智能联合研究中心、阿里集团—新零售智能引擎事业群编写的《人工智能之认知图谱》报告正式发布。报告显示,以知识图谱、认知推理、逻辑表达等技术为支撑的认知图谱是实现机器认知智能的使能器,不仅让机器理解数据的本质,还可以让机器解释现象的本质。

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AI边缘推理与数据中心的差别在哪儿?

虽然推理加速器最初用于数据中心,但它们已经迅速发展到应用程序的边缘推理,如自动驾驶和医学成像。通过这种转变,客户发现,同样的加速器,在数据中心处理图像很顺利,但移到边缘推断方面却显得糟糕。其实原因很简单:一个处理数据池,而另一个处理的是数据流。

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