Ivo Bolsens:推理的时代
judy 在 周三, 02/15/2023 - 15:23 提交未来面向边缘和云端无处不在的 AI 架构逐步走向统一与可扩展
机器学习(Machine Learning,简称ML)是一种人工智能(AI)的分支,致力于研究让计算机系统能够从数据中学习并自动改进性能的算法和技术。机器学习使计算机系统能够从经验中学习,而不需要明确地进行编程。
未来面向边缘和云端无处不在的 AI 架构逐步走向统一与可扩展
今天,安全性问题萦绕在每个人的心头。随着技术越来越先进,要想绕过其他人创建的旧系统也变得易如反掌
人工智能和机器学习(AI/ML)产业被划分为各种不同领域,这些领域中具代表性的两种划分为训练与推论
AMD将提供各种各样的计算引擎能力和开放软件的专业知识,以帮助提高加速工作负载的领先性能
本视频演示如何开始使用在 VMAccel FPGA 云上的 VCK5000 Aupera 视频机器学习流媒体服务器解决方案 2.0。
Versal AI Core 系列具备的高性能和超低时延处理能力显著缩短了图像处理时间,与传统架构的几分钟时间相比,这种架构能够近乎实时地生成直播回放
本文旨在帮大家了解如何在运行 Ubuntu 桌面的 Xilinx KV260 Vision AI 入门套件上轻松设置机器学习推理功能。
基于这些观察,机器学习的计算历史被划分为三个时代——前深度学习时代、深度学习时代和大规模时代。本文总结了用于训练高级机器学习系统快速增长的计算需求。
AMD 已为一种处理器申请了专利,该处理器具有堆叠在其 I/O 芯片 (IOD) 顶部的机器学习 (ML) 加速器。该专利表明,AMD 可能正计划构建具有集成FPGA 或基于GPU 的机器学习加速器的专用或数据中心系统级芯片 (SoC)。
本文介绍目前常见的几种可以提高机器学习模型的可解释性的技术。