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GPU加速深度学习
本文介绍了GPU用于深度学习(尤其是深度学习训练)加速的背景,使用了主流的开源深度学习框架在NVIDIA GPU上实测加速性能,并给出了一些使用建议。
2018 NLPCC Chinese Grammatical Error Correction 论文小结
这一段时间,笔者一直在研究语音识别后的文本纠错,而就在八月26-30日,CCF的自然语言处理和中文计算会议召开了,笔者也从师兄那里拿到了新鲜出炉的会议论文集,其中重点看的自然是其shared task2:grammatical error correction的overview以及优胜团队的论文。
阿里开源!轻量级深度学习端侧推理引擎 MNN
阿里妹导读:近日,阿里正式开源轻量级深度学习端侧推理引擎“MNN”。 AI科学家贾扬清如此评价道:“与 Tensorflow、Caffe2 等同时覆盖训练和推理的通用框架相比,MNN 更注重在推理时的加速和优化,解决在模型部署的阶段的效率问题,从而在移动端更高效地实现模型背后的业务。
深度学习小技巧(一):如何保存和恢复TensorFlow训练的模型
深度学习小技巧掌握:作者通过一个简单的例子详细介绍了如何将训练过程中的深度学习模型保存,然后如何加载。有了这个小技巧,再也不用担心在训练模型中出错了。
浅析GPU通信技术(上)-GPUDirect P2P
1. 背景 GPU在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色, GPU的强大的并行计算能力,大大提升了运算性能。随着运算数据量的不断攀升,GPU间需要大量的交换数据,GPU通信性能成为了非常重要的指标。
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