【AI系统】计算图挑战与未来
当前主流AI框架采用计算图抽象神经网络计算，以张量和算子为核心元素，有效表达模型计算逻辑。计算图不仅简化数据流动，支持内存优化和算子调度，还促进了自动微分功能的实现，区分静态图和动态图两种形式。未来，计算图将在图神经网络、大数据融合、推理部署及科学计算等领域持续演进，适应更复杂的计算需求。
【AI系统】数据并行
数据并行是一种在分布式AI系统中广泛应用的技术，通过将数据集划分成多个子集并在不同计算节点上并行处理，以提高计算效率和速度。在大规模机器学习和深度学习训练中，数据并行可以显著加快模型训练速度，减少训练时间，提升模型性能。每个计算节点接收完整的模型副本，但处理不同的数据子集，从而分摊计算任务，提高处理速度和效率。数据并行按同步方式可分为同步数据并行和异步数据并行，按实现方式包括数据并行、分布式数据并行、完全分片的数据并行等。其中，分布式数据并行（DDP）是当前应用最广泛的并行算法之一，通过高效的梯度聚合和参数同步机制，确保模型一致性，适用于大型NPU集群和AI系统。
【AI系统】计算图与自动微分
自动求导利用链式法则计算雅可比矩阵，从结果节点逆向追溯计算路径，适用于神经网络训练中损失值对网络参数的梯度计算。AI框架中，自动微分与反向传播紧密相连，通过构建计算图实现高效梯度计算，支持动态和静态计算图两种模式。动态图如PyTorch，适合灵活调试；静态图如TensorFlow，利于性能优化。
【AI系统】计算图原理
本文介绍了AI框架中使用计算图来抽象神经网络计算的必要性和优势，探讨了计算图的基本构成，包括标量、向量、矩阵、张量等数据结构及其操作，并详细解释了计算图如何帮助解决AI工程化中的挑战。此外，文章还通过PyTorch实例展示了动态计算图的特点和实现方法，包括节点（张量或函数）和边（依赖关系）的定义，以及如何通过自定义Function实现正向和反向传播逻辑。
【AI系统】计算图基本介绍
近年来，AI框架如TensorFlow和PyTorch通过计算图描述神经网络，推动了AI技术的发展。计算图不仅抽象了神经网络的计算表达，还支持了模型算子的高效执行、梯度计算及参数训练。随着模型复杂度增加，如MOE、GAN、Attention Transformer等，AI框架需具备快速分析模型结构的能力，以优化训练效率。计算图与自动微分紧密结合，实现了从前向计算到反向传播的全流程自动化。
【AI系统】微分实现方式
本文详细介绍了自动微分的三种实现方法：基本表达式、操作符重载和源代码转换。每种方法都有其特点和适用场景，包括它们的实现原理、优缺点。自动微分是机器学习和深度学习中的关键技术，理解这些实现方式有助于更好地掌握其背后的数学原理和工程实践。文中还提到了具体的应用案例和工具，如PyTorch和MindSpore，展示了这些方法在实际项目中的应用。
主动式智能导购AI助手构建评测
本文评测了阿里巴巴云推出的基于百炼大模型的主动式智能导购AI助手解决方案，该方案通过Multi-Agent架构实现全天候自动化服务，提升顾客购物体验。文章从部署体验、文档支持、解决方案原理、应用实例及生产环境适用性等方面进行了详细分析，指出其优势及改进建议。
基于深度学习网络的宝石类型识别算法matlab仿真
本项目利用GoogLeNet深度学习网络进行宝石类型识别，实验包括收集多类宝石图像数据集并按7:1:2比例划分。使用Matlab2022a实现算法，提供含中文注释的完整代码及操作视频。GoogLeNet通过其独特的Inception模块，结合数据增强、学习率调整和正则化等优化手段，有效提升了宝石识别的准确性和效率。