基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测
基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与视觉测量，实现轨面光带、剥离掉块、波浪磨耗、疲劳裂纹、扣件螺栓的计数及尺寸测量。毕业论文：钢轨表面伤损细粒度图像识别与检测系统。轨面伤损数据集Rail-5k论文：https://arxiv.org/abs/2106.14366同济大学交通运输工程学院 铁道系 张子豪
【AI系统】张量并行
在大模型训练中，单个设备难以满足需求，模型并行技术应运而生。其中，张量并行（Tensor Parallelism, TP）将模型内部的参数和计算任务拆分到不同设备上，特别适用于大规模模型。本文介绍了张量并行的基本概念、实现方法及其在矩阵乘法、Transformer、Embedding和Cross Entropy Loss等场景中的应用，以及通过PyTorch DeviceMesh实现TP的具体步骤。
【AI系统】AI系统的组成
本文详细解析了AI系统的多层次架构，涵盖应用与开发层、AI框架层、编译与运行时及硬件体系结构等，阐述各部分如何协同支撑AI应用的开发与运行，提升整体性能与效率，并随著AI技术进步持续演进。从编程语言到AI芯片设计，每一层都对系统的最终表现起着至关重要的作用。