EfficientNet代码复现--ICML2019
在本文中，我们系统地研究了模型缩放，并确定仔细平衡网络深度、宽度和分辨率可以带来更好的性能。基于这一观察，我们提出了一种新的缩放方法，该方法使用简单但高效的复合系数统一缩放深度/宽度/分辨率的所有维度。我们证明了这种方法在扩展 MobileNets 和 ResNet 方面的有效性。
YOLO家族系列模型的演变：从v1到v8（上）
YOLO V8已经在本月发布了，我们这篇文章的目的是对整个YOLO家族进行比较分析。了解架构的演变可以更好地知道哪些改进提高了性能，并且明确哪些版本是基于那些版本的改进，因为YOLO的版本和变体的命名是目前来说最乱的，希望看完这篇文章之后你能对整个家族有所了解。
阿里云引领智算集群网络架构的新一轮变革
11月8日~10日在江苏张家港召开的CCF ChinaNet（即中国网络大会）上，众多院士、教授和业界技术领袖齐聚一堂，畅谈网络未来的发展方向，聚焦智算集群网络的创新变革。
《脉动阵列：AI硬件加速的“秘密武器”》
脉动阵列（Systolic Array）是一种高效的并行计算架构，灵感源自人体血液循环系统。它通过网格排列的处理单元（PE），以同步并行方式处理数据，尤其在矩阵乘法和卷积运算中表现出色，极大提升了AI计算效率。其优势包括降低内存带宽需求、高运算吞吐率和设计简洁，但也面临灵活性有限、全局同步难等挑战。尽管如此，脉动阵列仍为AI硬件加速提供了重要支持，推动了人工智能技术的发展。
