MindSpore技术理解(下) 4 GraphEngine 由于深度学习算法需要进行大量的计算,很多公司都设计了自己的深度学习专用处理器(如谷歌的张量处理器.阿里巴巴的含光等),华为也发布了自主设计的神经网络处理单元(Neural Processing Unit,NPU)--昇腾系列芯片.可以借助 GE 在 GPU.CPU.昇腾系列芯片上操作 MindSpore 定义的模型. 如图 1 所示,GE 位于 ME 和设备之间.GE 将 ME 的输出数据流图作为输入,在 GE 内部执行某些 图处理操

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.这和服务器端 TensorRT 等推理引擎的想法不谋而合.在大规模机器学习应用中,考虑到大规模的模型部署,机器学习的推理侧计算量往往是训练侧计算量的十倍以上,所以推理侧的优化尤其重要.” MNN背后的技术框架如何设计

内容来源:华为开发者大会2021 HMS Core 6 AI技术论坛,主题演讲<端云协同,HUAWEI HiAI Foundation打造更易用的AI计算平台>. 演讲嘉宾:华为海思AI技术专家 大家好!HHUAWEI HiAI Foundation作为芯片使能的基础平台,基于"芯.端.云"三层开放架构,构筑全面开放的智慧生态,帮助开发者快速利用AI处理能力,为用户提供更好地智慧应用体验.充分利用华为麒麟芯片能力,HUAWEI HiAI Foundation在实时性上,避免

7 月 31 日,阿里云视频云受邀参加由开放原子开源基金会.Linux 基金会亚太区.开源中国共同举办的全球开源技术峰会 GOTC 2021 ,在大会的音视频性能优化专场上,分享了开源 FFmpeg 在性能加速方面的实战经验以及端云一体媒体系统建设与优化. 众所周知,FFmpeg 作为开源音视频处理的瑞士军刀,以其开源免费.功能强大.方便易用的特点而十分流行.音视频处理的高计算复杂度使得性能加速成为 FFmpeg 开发永恒的主题.阿里云视频云媒体处理系统广泛借鉴了开源 FFmpeg 在性能加速方

雷帝网 乐天 10月17日报道 比特大陆今日正式发布终端人工智能芯片BM1880,一同发布的还有基于云端人工智能芯片 BM1682 的算丰智能服务器 SA3.嵌入式AI迷你机 SE3.3D 人脸识别智能终端以及基于 BM1880 的开发板.AI模块.算力棒等产品. 比特大陆产品战略总监汤炜伟表示,比特大陆云端人工智能芯片以9个月的速度快速迭代,基于芯片的相关产品在实际运行中表现良好,合作正在广泛展开,很多安防项目持续落地. "同时,由于目标市场应用需要端云一体化的 AI 解决方案,为了更好地满足

如题,顾名思义,同步盘是用来同步的,不具备增量的功能,像这三家在Windows端出的客户端都是即有同步也有增量的. 陆续出来的,可能大家更多的是跟随策略,不得不提dropbox是这样的形式.mac电脑更多还是高端用户,他们也可以无需学习成本的使用同步盘模式.但是随着目前这几个盘的空间都越来越大,相信很快也会出网盘模式.微云的mac端就有查看云端文件功能,跟web的体验一致.   Mac用户相比较Windows用户少,所以先只开发同步盘后续开始研发同步增量盘,貌似在LINUX下,那一家都没有客户端

摘要:本文将带大家通过几个小实践快速上手MindSpore,其中包括MindSpore端边云统一格式及华为智慧终端背后的黑科技. MindSpore介绍 MindSpore是一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架. MindSpore提供了友好的设计和高效的执行,旨在提升数据科学家和算法工程师的开发体验,并为Ascend AI处理器提供原生支持,以及软硬件协同优化. 同时,MindSpore作为全球AI开源社区,致力于进一步开发和丰富AI软硬件应用生态. 接下来我将带大家通过几个小

内容来源:华为开发者大会2021 HMS Core 6 AI技术论坛,主题演讲<MindSpore联邦学习框架解决隐私合规下的数据孤岛问题>. 演讲嘉宾:华为MindSpore联邦学习工程师 大家都知道,人工智能的发展离不开广泛的数据支撑.数据是基础,也是关键.但行业中小规模.碎片化,亦是大规模.高质量的数据都很难获取,涉及到工程.监管和隐私合规多方面的问题.这也就导致人工智能产业面临数据孤岛挑战,比如企业获得用户数据越来越难.企业内不同部门数据难合作.同行业企业数据难以共享.跨行业数据难以发

移动互联网的发展给人们的社交和娱乐方式带来了很大的改变,以vlog.短视频等为代表的新兴文化样态正受到越来越多人的青睐.同时,随着AI智能.美颜修图等功能在图像视频编辑App中的应用,促使视频编辑效率和视频效果得到了很大的提升,也让视频应用场景更加丰富. 当前剪辑产品功能多样.素材丰富,但是开发周期较长.门槛较高.为了让剪辑软件更加智能.简单易用,提升开发者的效率,HMS Core 6为开发者提供视频编辑服务(Video Editor Kit),提供视频导入.编辑.渲染.导出.媒资管理等一站式视

Paddle Lite端侧部署 端侧推理引擎的由来 随着深度学习的快速发展.特别是小型网络模型的不断成熟,原本应用到云端的深度学习推理,就可以放到终端上来做,比如手机.手表.摄像头.传感器.音响,也就是端智能.此外,可用于深度学习计算的硬件也有井喷之势,从Intel到Nvidia.ARM.Mali,再到国产的寒武纪等等. 相比服务端智能,端智能具有低延时.省云端资源.保护数据隐私等优势.目前端智能正逐渐变为趋势,从业界来看,它已经在AI摄像.视觉特效等场景发挥了巨大价值.深度学习推理场景中,多样

一.前期环境及数据准备 A.PC管理端主要流程 1.进入菜单 编辑/选项/服务器 界面,如下图所示,采用我官方所提供的云服务,不采用自己假设的AppWeb服务. 切记:AppWeb服务和云服务只能二选一. 2.点击 云设置 按钮,弹出下方界面,输入我方所提供的正式版 用户云ID 及 用户云子ID: 同时,可以 编辑云[打分规则],编辑云[技术支持],编辑云[评委日程]. 如上图编辑时 采用  记事本 编辑.注意 * 号的使用.它在评委移动设备上显示为 换行. 云设置 与 评委移动打分端 界面的对

超轻量AI引擎MindSpore Lite 揭秘一下端上的AI引擎:MindSpore Lite. MindSpore Lite是MindSpore全场景AI框架的端侧引擎,目前MindSpore Lite作为华为HMS Core机器学习服务的推理引擎底座,已为全球1000+应用提供推理引擎服务,日均调用量超过3亿,同时在各类手机.穿戴感知.智慧屏等设备的AI特性上得到了广泛应用. MindSpore Lite 1.0.0 已经开源,开源之后,其接口易用性.算子性能与完备度.第三方模型的广泛支持

MindSpore特性支持类 Q:请问MindSpore支持梯度截断吗? A:支持,可以参考梯度截断的定义和使用. Q:如何在训练神经网络过程中对计算损失的超参数进行改变? A:暂时还未有这样的功能.目前只能通过训练–>重新定义优化器–>训练,这样的过程寻找较优的超参数. Q:第一次看到有专门的数据处理框架,能介绍下么? A:MindData提供数据处理异构硬件加速功能,高并发数据处理pipeline同时支持NPU/GPU/CPU,CPU占用降低30%,点击查询优化数据处理. Q:MindSp

演讲嘉宾 | 王晶(华为云人工智能高级算法工程师王晶) 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 近期,由 CSDN 主办的 2019 中国AI 开发者大会(AI ProCon 2019)在北京举办.在计算机视觉技术专题,华为云OCR人工智能高级算法工程师王晶分享了"文字识别服务的技术实践.底层框架及应用场景"的主题演讲. 演讲的第一部分,他分享了文字检测和识别的基础知识以及难点和最新进展.第二部分是华为云文字识别服务关键能力.关键技术,以及落地过程中遇到的"坑&

[中国,上海,9月20日] 在HUAWEI CONNECT 2019期间,华为云EI服务产品部总经理贾永利宣布--华为云AI重装升级,并重磅发布一站式AI开发管理平台ModelArts 2.0. 现场,贾永利表示:" 2019年华为完成从芯片到软件的全栈AI能力集结,华为云AI重装升级.通过技术创新,我们希望为AI开发带来全新体验,一方面大幅降低初学者的门槛,让更为广泛的AI初学者群体和庞大的软件开发者群体都能快速掌握AI技能,把AI用起来:另一方面显著提升专业AI开发者的效率,让算法工程师.数

作者:华为云 Rosie 随着人工智能的普及和渗透,"无人"的场景越来越丰富,无人超市.无人车.无人机等已经融入我们的生活. 乘着这股热浪,华为云携手上海交通大学学生创新中心举办了华为云人工智能大赛--无人车挑战杯.而此次大赛用的正是华为云人工智能平台:华为云一站式AI开发平台ModelArts和视觉AI应用开发平台Huawei HiLens(以下简称HiLens),无人车的设计由上海交通大学提供,旨为全面锻炼和提高赛队的AI解决方案能力及无人驾驶编程技巧.然而,无人车是怎么搭载华为云

桔妹导读:「滴滴技术」将于本月开始,联合各技术团队为大家带来精彩分享.你想了解的技术干货,深度专访,团队及招聘将于每周三与你准时见面.本月为「滴滴云平台事业群分享月」,在今天的内容中,云平台事业群-机器学习平台团队与你聊一聊AI技术在滴滴平台上的实践思考.IFX 团队经过 2年多的奋斗,已将 AI 部署服务于公司安全.地图.车载.普惠.车服.IT等业务团队,覆盖司乘 APP,桔视设备,代驾记录仪,AIBox(边缘计算 AI 盒子),国际化司乘 APP 等智能化需求的场景,覆盖千万级别设备,千亿级

MindSpore部署图像分割示例程序 本端侧图像分割Android示例程序使用Java实现,Java层主要通过Android Camera 2 API实现摄像头获取图像帧,进行相应的图像处理,之后调用Java API 完成模型推理. 此处详细说明示例程序的Java层图像处理及模型推理实现,Java层运用Android Camera 2 API实现开启设备摄像头以及图像帧处理等功能,需读者具备一定的Android开发基础知识. 示例程序结构 app ├── src/main │   ├── as

MindSpore技术理解(上) 引言 深度学习研究和应用在近几十年得到了爆炸式的发展,掀起了人工智能的第三次浪潮,并且在图像识别.语音识别与合成.无人驾驶.机器视觉等方面取得了巨大的成功.这也对算法的应用以及依赖的框架有了更高级的要求.深度学习框架的不断发展使得在大型数据集上训练神经网络模型时,可以方便地使用大量的计算资源. 深度学习是使用多层结构,从原始数据中自动学习并提取高层次特征的一类机器学习算法.通常,从原始数据中提取高层次.抽象的特征是非常困难的.目前有两种主流的深度学习框架:一种是

摘要:这是关于一次 Ascend 在线实验的记录,主要内容是通过网络模型加载.推理.结果输出的部署全流程展示,从而快速熟悉并掌握 ACL(Ascend Computing Language)基本开发流程. 本文分享自华为云社区<基于昇腾CANN的推理应用开发快速体验(Python)>,作者: Tianyi_Li . 前情提要 这是关于一次 Ascend 在线实验的记录,主要内容是通过网络模型加载.推理.结果输出的部署全流程展示,从而快速熟悉并掌握 ACL(Ascend Computing La