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如何将深度学习训练速度提升一百倍?PAISoar 来了
得力于数据规模增长、神经网络结构的演进和计算能力的增强,深度学习的图像处理、语音识别等领域取得了飞速发展。
阿里第一颗芯片问世,平头哥发布最强AI芯片含光800
阿里巴巴第一颗自研芯片正式问世。9月25日的杭州云栖大会上,达摩院院长张建锋现场展示了这款全球最强的AI芯片——含光800。在业界标准的ResNet-50测试中,含光800推理性能达到78563 IPS,比目前业界最好的AI芯片性能高4倍;能效比500 IPS/W,是第二名的3.3倍。
Kubeflow实战系列:阿里云上使用JupyterHub
介绍 本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用Jupyter Hub。 背景介绍 时间过得真快,李世乭和AlphaGo的人机对弈已经是两年前的事情。在过去的两年中,人工智能开始从学术界向工业界转型,基于人工智能技术的产品化落地和工业界方案的探索正如火如荼的进行。
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。
解密 | 阿里云破图像识别世界纪录的背后
2018年12月25日,斯坦福大学发布最新的DAWNbench深度学习推理榜单,阿里云获得了图像识别性能及成本双料冠军。本文将深度解读背后的技术秘密。
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。
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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