AI系统专家/移动视觉/强化学习
本文详细介绍了卷积的数学原理及其在卷积神经网络(CNN)中的应用。卷积作为一种特殊的线性运算,是CNN处理图像任务的核心。文章从卷积的数学定义出发,通过信号处理的例子解释了卷积的过程,随后介绍了CNN中卷积计算的细节,包括卷积核、步长、填充等概念。文中还探讨了卷积的物理意义、性质及优化手段,如张量运算和内存布局优化。最后,提供了基于PyTorch的卷积实现示例,帮助读者理解和实现卷积计算。
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。
本文探讨了AI系统设计的核心目标及其面临的挑战。AI系统作为硬件与应用间的桥梁,需提升开发效率、优化用户体验,并支持数据处理、模型训练等全生命周期环节。此外,还需在系统级上灵活支持多样化AI任务,应对新技术带来的挑战,如动态图支持、大规模部署及安全需求。未来,AI系统设计将更注重高效、灵活与安全。
在人工智能的历史长河中,我们见证了从规则驱动系统到现代机器学习模型的转变。AI的学习方法基于深度神经网络,通过前向传播、反向传播和梯度更新不断优化权重,实现从训练到推理的过程。当前,AI算法如CNN、RNN、GNN和GAN等在各自领域取得突破,推动技术进步的同时也带来了更大的挑战,要求算法工程师与系统设计师紧密合作,共同拓展AI技术的边界。
本文探讨了人工智能在计算机视觉、自然语言处理及音频处理等领域的广泛应用,并展示了其在自动驾驶、安全监控、搜索引擎优化、客户服务、语音识别及多个行业的革新作用,强调了AI基础设施与系统创新对未来社会的影响与价值。
人工智能(AI)作为一门跨学科的研究领域,其目标是模拟、延伸和扩展人的智能。本文旨在概述AI的历史发展、当前趋势以及理论基础,为读者提供一个系统的视角。
目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达,通过通用的数据结构(张量)来理解、表达和执行神经网络模型,通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。 本节将会以AI概念落地的时候,遇到的一些问题与挑战,因此引出了计算图的概念来对神经网络模型进行统一抽象。接着展开什么是计算,计算图的基本构成来深入了解诶计算图。最后简单地学习PyTorch如何表达计算图。
我给领导汇报AI框架用函数式编程好,没讲明白,说函数式就是写函数那样方便,都被领导吊飞了,啥玩意,写啥不是写函数,狗屁不通! 网上搜说用tensorflow那就是用声明式编程,用pytorch就是命令式编程。有兄弟能讲清楚,AI框架的编程范式到底如何区分?AI框架中的不同编程范式有什么作用吗?
都2023年,才来回答这个问题,自然毫无悬念地选择PyTorch,TensorFlow在大模型这一波浪潮中没有起死回生,有点惋惜,现在GLM、GPT、LLaMA等各种大模型都是基于PyTorch框架构建。这个事情已经水落石出。不过呢,我觉得可以一起去回顾下,在AI框架发展的过程中,都沉陷了哪些技术点,为什么一开始这么多人在纠结到底用哪个框架。
《AI推理引擎:核心原理》这个系列的内容:从推理系统整体架构开始,然后到模型小型化、模型压缩,在真正推理之前需要进行模型转换和图优化,最后到kernel和runtime优化。