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隨着深度學習的發展，模型規模逐漸增大，數據量和計算需求也呈爆炸式增長。在單個計算設備上完成大模型的訓練變得不切實際，因此，分佈式訓練成爲了解決這一問題的關鍵。在分佈式訓練中，數據並行是一種非常有效的策略，通過將數據和計算任務分佈到多個計算設
2023 年堪稱是 AIGC 元年，文生圖領域誕生了 Stable Diffusion 項目，文生文領域誕生了 GPT 家族。一時間風起雲湧，國內外許多企業投身 AIGC 創新浪潮，各大雲廠商緊隨其後紛紛推出自己的大語言模型。在文生圖領域落
隨着人工智能技術的不斷進步，大模型的訓練成爲了推動深度學習領域發展的重要力量。然而，傳統的訓練方式往往面臨着性能瓶頸和高昂的成本問題，這使得許多研究者和開發者望而卻步。爲了解決這一難題，我們探索了使用OneFlow框架對GLM國產大模型進行
本文分享自華爲雲社區《如何基於香橙派AIpro將開源框架模型轉換爲昇騰模型》，作者：昇騰CANN。 在前面的介紹中，我們知道了如何基於香橙派AIpro開發AI推理應用，也大致瞭解到在推理之前，需要把原始網絡模型 (可能是 PyTorch 的
本文分享自華爲雲社區《Ascend C 自定義PRelu算子》，作者： jackwangcumt。 1 PRelu算子概述 PReLU是 Parametric Rectified Linear Unit的縮寫，首次由何凱明團隊提出，和Le
本文旨在探討阿里雲 TorchAcc，這是一個基於 PyTorch/XLA 的大模型分佈式訓練框架。 過去十年 AI 領域的顯著進步，關鍵在於訓練技術的革新和模型規模的快速攀升。儘管大模型展現了堪比人類的理解力，但其訓練卻對算力提出了極高的
本文通過搜索推薦項目進行外賣搜索廣告弱供給填充，提高流量變現效率。我們提出外賣多場景異構大圖、異構大圖在線建模技術演進路線，解決外賣搜索推薦業務多渠道、即時化的挑戰。相關成果發表CIKM2023會議一篇。聯合機器學習平臺搭建大規模圖訓練、
官方文檔 - Train Custom Data 環境說明 Windows11 Git，可選 Python 3.10.9 [下載地址] GTX 1050Ti CUDA Toolkits 12 先決條件 安裝 Nvidia 顯卡驅動
隨着人工智能技術的飛速發展，自然語言處理（NLP）成爲了研究熱點。ChatGLM2-6B是清華大學開源的一款大模型，具有強大的語言生成和理解能力。然而，由於其龐大的模型規模，對硬件資源的要求較高。本文將介紹如何在配備M2 Pro 32G U
模擬環境開發 這裏的模擬環境就是在PC上去模擬開發板的開發、調試，跟開發板本身沒有關係。我這裏的操作系統環境爲Ubuntu 20.04。 首先安裝Anaconda，具體操作請參考烏班圖安裝Pytorch、Tensorflow Cuda環境
流處理器：也叫渲染管、着色器。畫面都是由一個又一個像素點組成的，而流處理器就負責這些像素點的渲染工作； RT核心：光追核心，用作於光線追蹤效果； CUDA 核心和Tensor 核心：CUDA Core和Tensor Core，爲G
一、前言 之前就寫過這個方案，當時做的是ffmpeg內核版本，由於ffmpeg內核解析都是代碼實現，所以無縫切換非常完美，看不到絲毫的中間切換過程，看起來就像是在一個通道畫面中。其實這種切換隻能說是取巧辦法，最佳的辦法應該是公用一個open
備受關注的 Milvus 2.4 正式上線！ 作爲向量數據庫賽道的領軍者，Zilliz 一直致力於推動向量技術的進步與創新。本次發佈中，Milvus 新增支持基於 NVIDIA 的 GPU 索引—— CUDA 加速圖形索引（CAGRA），
01 背景介紹 GPU 目前大量應用在了愛奇藝深度學習平臺上。GPU 擁有成百上千個處理核心，能夠並行的執行大量指令，非常適合用來做深度學習相關的計算。在 CV（計
Caffe安裝 Caffe框架下載地址：https://github.com/BVLC/caffe 下載完成後解壓，進入主目錄，執行 cp Makefile.config.example Makefile.config 安裝依賴
