tpu

TPU-MLIR实战——ResNet18部署

1.编译ONNX模型本章以resnet18.onnx为例,介绍如何编译迁移一个onnx模型至BM1684XTPU平台运行。该模型来自onnx的官网:models/vision/classification/resnet/model/resnet18-v1-7.onnxatmain·onnx/models·GitHub本例模型和代码在http://219.142.246.77:65000//shar
算能开发者社区·2023-07-27 14:37

TPU-MLIR编译部署算法

注意：由于SOPHGOSE5微服务器的CPU是基于ARM架构，以下步骤将在基于x86架构CPU的开发环境中完成初始化开发环境(基于x86架构CPU的开发环境中完成)模型转换(基于x86架构CPU的开发环境中完成)处理后的PP-OCR项目文件将被拷贝至SE5微服务器上进行推理测试开发环境配置【x86架构CPU的开发环境】Linux开发环境一台安装了Ubuntu16.04/18.04/20.04的x8
算能开发者社区·2023-07-27 13:34

tensorflow和pytorch的比较

支持多种设备：两个框架都支持CPU和GPU，TensorFlow还支持TPU。社区支持：两个框架都有庞大的社区支持，拥有丰富的文档和示例。
美丽回忆一瞬间·2023-07-27 12:57

CPU,GPU,TPU,DPU

一文带你了解CPU,GPU,TPU,DPU,NPU,BPU-知乎(zhihu.com)(31条消息)CPU,GPU,TPU,NPU,DPU介绍_瞻邈的博客-CSDN博客CPU,GPU,DPU,TPU,NPU
星空的力量·2023-07-25 11:11

TPU1.0理解

根据论文“数据中心的TPU性能分析”初略了解一下TPU实现In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit结构TPU框图PCIe3Gen3x16
黑心的一涛·2023-07-23 15:27

英特尔oneAPI-用于异构计算的英特尔oneAPI

这些系统在传统CPU的基础上增加了大量协处理器或加速器，例如GPU、TPU和FPGA。然而，没有一种简单、可移植且高效的方法来开发这些系统。InteloneAPI就旨在填补这一角色。
写代码的资资·2023-07-19 15:08

Android 12、TPU V4 和量子计算机，凌晨的 Google I/O Keynote 发布了什么？看这篇总结就够了！

2021年的GoogleI/O大会因为新冠疫情的原因，与历年的线下场馆不同，今年采用线上直播的形式举办。两个小时的Keynote演讲，Google密集的展示了旗下大量产品线的更新，其中包含中国开发者关心的Android12以及TPUV4，以下是掘金整理的Keynote全部内容。主题演讲sundar-pichai-01.jpg主题演讲以"为每个人建立一个更有帮助的谷歌(Buildingamorehe
Kepler_II·2023-07-19 14:46

12 从0开始学PyTorch| PyTorch全连接网络：建立区分鸟和飞机的模型

小图像数据集今天要用的数据集称为CIFAR-10，关于这个数据集我前几天还看到一个跟它相关的趣闻，谷歌一个大牛发布了一篇论文，用数万美元TPU算力，实现在CIFAR-10上0.03%的改进，创造了新的SOTA
机器学习之禅·2023-07-18 05:24

ckpt文件restore的两种方法

这里以BERT恢复模型为例，说明恢复ckpt的两种常见方法#方法一：init_checkpoint="chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt"use_tpu=False
wshzd·2023-07-17 12:37

java mqtt协议_「物联网架构」MQTT 传感器数据流异常检测的深度学习KSQL UDF

使用公共云在极端尺度下训练分析模型(如通过谷歌ML引擎在谷歌云平台(GCP)上使用TensorFlow和TPU
香侬科技·2023-07-15 01:56

合作、参与、让开源更易用 | 亚马逊的开源文化

JAX提供了编写NumPy程序的能力，这些程序可以使用GPU/TPU自动差分和加速，从而形成了更灵活的框架来支持现代深度学习架构。
亚马逊云开发者·2023-07-14 15:19

2023年的深度学习入门指南(17) - 深度学习的硬件加速技术

其中的代表器件就是我们上一节刚刚用到的TPU。下图是TPU的样子及其结构图：那么，TPU为什么设计成以矩阵乘法为核心呢？我们先从深度学习的原理开始了解一下。神经网络和注意力的计算方法人
Jtag特工·2023-06-21 12:58

什么？你的kaggle找不到GPU？图解教程带你免费领取GPU使用

目录一、Home主页二、Settings三、验证手机号码四、设置GPU五、参考资料一、Home主页二、Settings这里可以看到GPU和TPU的使用时长，kaggle上能够免费使用的GPU是30小时，
cool-wangtongzhou·2023-06-18 06:16

基于TPU-MLIR实现UNet模型部署-决赛答辩02

队伍：AP0200023目录初赛一、模型导出优化1.1直接倒出原始模型并转换1.2导出模型前处理1.2.1导出Resize1.2.2导出归一化1.3导出模型后处理1.3.1导出Resize与1.3.2导出ArgMaxout1.3.3导出特征转RGB复赛一、确定baseline二、优化模型复赛结果总结三、遇到的问题总结1.ONNX转MLIR2.MLIR转bmodel3.MLIR推理代码BUG【已经解
算能开发者社区·2023-06-18 01:56

TPU编程竞赛系列｜2023社会计算创新大赛启动报名，算丰云平台全面加持！

CAAI第八届全国大数据与社会计算学术大会即将召开，为促进交叉学科的汇聚与融合，CAAI社计智能专委会也将同步举办BDSC2023社会计算创新大赛，并在Momodel平台和算丰云平台特设“算法与模型”赛道。该赛事于4月15日正式开启报名，算丰将为大赛提供充沛的算力资源。1.大赛介绍本次大赛由CAAI社计智能专委会主办，浙江大学、杭州一蓦信息科技有限公司、算能共同承办。大赛将围绕大会主题“数字化转型
算能开发者社区·2023-06-18 01:56

TPU编程竞赛系列｜第十八届中国研究生电子设计竞赛开启报名！

第十八届中国研究生电子设计竞赛（研电赛）正式开幕，算能通过企业命题的形式加入，并为题目设置了专项奖励，算能赛题是基于TPU芯片的边缘计算系统设计，算能还为参赛选手提供了超强算力的开发板、无人机、人工智能小车等硬件资源
算能开发者社区·2023-06-18 01:55

基于TPU-MLIR实现UNet模型部署-决赛答辩01

详细步骤2．可复现的结果二、解决问题的过程2.1列举在适配过程中遇到的困难，以及解决方法a．低分辨率下，分割误差大工2.2低分辨率下，输出仍然不够准确2.3最优分辨率选择2.4其他还没来得及做的优化三、提出TPU-MLIR
算能开发者社区·2023-06-18 01:55

TPU Memory (2)

Asweknow,thedatastructureintheTPUistensor,whichcanberegardedasafour-dimensionalarray,andtheshapeis(N,C,H,W).TodescribehowatensorisarrangedontheTPUofSOPHGO,wehavetoknowaconceptfirst.That’sstride.Whichm
算能开发者社区·2023-06-18 01:25

TPU编程竞赛系列｜算能赛道冠军SO-FAST团队获第十届CCF BDCI总决赛特等奖！

聚焦产业落地，算能TPU平台助力AI算法高效部署与其他赛道更多关注算法研究不同，「基于
算能开发者社区·2023-06-18 01:54

TPU Memory (1)

SOPHGOTPU-MLIR：https://tpumlir.orgFirstly,let'stakealookatthebriefarchitectureoftheSOPHGO’sTPU.WecanlearnfromtheslidethattherearemultipleNPU,akaNeuronProcessingUnit,intheTPU,whichismainlycomposedofalo
算能开发者社区·2023-06-18 01:54

AI算法创新赛-人车目标检测竞赛总结03

摘要基于TPU平台对真实场景下采集的行人和车辆图片进行目标检测与识别。人机非目标检测是计算机视觉技术在智能交通领域的一项重要落地应用，同时也是交通实时监
算能开发者社区·2023-06-18 01:54

“算丰AI视界”人工智能技术内容征集活动正式开启！

本次活动主要征集AI、CV、TPU-MLIR、RISC-V等方向的代表性视频和文章，面向国内外的企业、高校和科研院所的优秀开发者。
算能开发者社区·2023-06-18 01:53

TPU-MLIR的环境搭建和使用

1、开发环境配置Linux开发环境一台安装了Ubuntu16.04/18.04/20.04的x86主机，运行内存建议12GB以上下载SophonSDK开发包(v23.03.01)（1）解压缩SDK包sudoapt-getinstallp7zipsudoapt-getinstallp7zip-full7zxRelease_-public.zipcdRelease_-public（2）Docker安装
算能开发者社区·2023-06-18 01:23

Google为TensorFlow设计的专用集成电路TPU3.0图片

Widrow也是在Minsky的影响下进入AI领域的，后来加入斯坦福大学任教。他在1960年提出了自适应线性单元（Adaline），一种和感知器类似的单层神经网络，用求导数方法来调整权重，所以说有“三十年神经网络经验”并不为过。不过当时他认为神经网络乃至整个人工智能领域风险有点高，于是他转向了更稳妥的自适应滤波和自适应模式识别研究。当领域进入低谷，研究人员换了个名字继续进行研究。甚至1986年神经
猛码Memmat·2023-06-17 11:47

微软ChatGPT技术的底层支撑——GPU

想要了解GPU，你必须要清楚CPU、GPU、TPU三者的关系。微软的chatgpt是基于复杂的人工神经网络和强化学习的技术，这是如何运算的？
荔园微风·2023-06-15 18:19

JAX介绍和快速入门示例

JAX是一个由Google开发的用于优化科学计算Python库：它可以被视为GPU和TPU上运行的NumPy，jax.numpy提供了与numpy非常相似API接口。
·2023-06-13 18:39

监控实时视频跳帧推理检测识别原理代码示例

嵌入式设备或者移动端设备由于没有GPU，是NPU、TPU、CPU导致模型推理速度跟不上此时就需要抽帧跳帧检测推理识别原理：假设视频是30帧，则目标画面在毫秒内也就是3帧之内变化不大，只需要识别第一帧，第二帧和第三帧使用第一帧的识别结果进行标注画锚框
深度物联网·2023-06-10 23:23

技术分享 | 能微分会加速的 NumPy —— JAX

自动微分#vmap和pmap#JIT编译#内部实现##Trace变换#Jaxpr：JAX中间表达式#总结#参考JAX[1]是Google推出的可以对NumPy和Python代码进行自动微分并跑到GPU/TPU
编程语言Lab·2023-06-10 04:51

2023年的深度学习入门指南(16) - JAX和TPU加速

2023年的深度学习入门指南(16)-JAX和TPU加速上一节我们介绍了ChatGPT的核心算法之一的人类指示的强化学习的原理。我知道大家都没看懂，因为需要的知识储备有点多。
Jtag特工·2023-06-08 21:51

【机器学习 | 深度学习】Colab是什么？以及如何使用它？

它提供了免费的计算资源（包括CPU、GPU和TPU），可让用户在浏览器中编写和执行代码，而无需进行任何配置和安装。Colab的目标是使机器学习和数据科学的工作更加便捷、灵活和可共享。
旅途中的宽~·2023-06-08 19:06

非常好用的谷歌在线Python编辑器

://colab.research.google.com优点：不怎么需要配置开发环境，可以直接用，内置了TensorFlow之类的类似Jupyter-Notebook的界面和快捷键，方便上手自带免费的TPU
DIO哒·2023-04-16 16:55

人工智能概述

一、人工智能发展必备三要素算法数据算力CPU、GPU、TPU计算力之CPU、GPU对比：CPU主要适合I\O密集型任务GPU主要适合计算密集型任务什么样的程序适合在GPU上运行？
Better Me·2023-04-16 10:13

CPU、GPU、NPU、TPU、SOC

CPU:中央处理器(CentralProcessingUnit）CPU:中央处理器(CentralProcessingUnit）是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ControlUnit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。中央处理器主要包括运算器（算术逻辑运算单元，ALU，ArithmeticLogicUnit）和高速缓冲存储器（Cach
求知笔记·2023-04-15 11:30

Tensorflow與Keras基本介紹

TensorflowTensorFlow是一個機器學習框架，是一個用於機器學習的開源軟體庫，可以支援深度學習的各種演算法處理器：Tensorflow可以在CPU、TPU、GPU上執行平台：就之前所說的，
木头人puppet·2023-04-15 02:28

[tf]读bert源码学estimate的使用

model_build_fndefmodel_fn_builder(bert_config,num_labels,init_checkpoint,learning_rate,num_train_steps,num_warmup_steps,use_tpu
VanJordan·2023-04-11 19:59

EfficientNet系列模型

EfficientNet模型论文的网址是：https://arxiv.org/abs/1905.11946https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models
顾北向南·2023-04-10 22:28

GPU服务器可租用列表

姓名价格优缺点备注AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL虽然便宜，但是得充值好再用北京超级云计算中心RunningKaggleKernelswithaGPU每周免费30小时GPU，20小时TPU
数据地狱官·2023-04-10 13:30

20230331 CLIP

AwesomelistforresearchonCLIP(ContrastiveLanguage-ImagePre-Training).vild:https://github.com/tensorflow/tpu
AI-lala·2023-04-10 01:04

Jetson-Nano 英伟达小钢炮

CPU-GPU-TPU，在AI特别是边缘设备的推断上，性能和效率远不是一个档次的。有兴趣的送1分钟科普视频：任意门，传送！
把大象放进冰箱·2023-04-05 20:28

如何从Pytorch 到 Pytorch Lightning （二） | 简要介绍

但是一旦研究变得复杂，并且将诸如多GPU训练，16位精度和TPU训练之类的东西混在一起，用户很可能引入Bug。PyTorchLightning完全解决了这个问题。Light
Tina姐·2023-04-05 13:25

Tensorflow-gpu安装教程（详细）！！！

Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学
Hacker Belial·2023-04-02 20:28

如何在pycharm上安装tensorflow

Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。TensorFlow
进步小白·2023-03-31 23:11

Pytorch安装教程（最全最详细版）

支持使用GPU/TPU进行加速计算。（Torch中文百科）2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于
53Dwans·2023-03-31 21:26

【家纺叔】纯棉婴儿隔尿垫 透气可洗环保

3、内环保TPU高透气防水膜，吸水快速不憋闷。材质解析：纯棉隔尿垫，表面采用优质天然棉，经过磨绒处理；背面采用天然竹纤维，双面可用。暖绒柔软舒适，吸湿透气。精致的包边处理，婴幼儿A类产品品
家纺叔·2023-03-17 23:49

EfficientNet

pdfarxiv.orgpytorch：https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorchtensorflow：https://github.com/tensorflow/tpu
菜鸟瞎编·2023-03-16 22:29

网络系列--计算机系统与人工智能之我见

硬件：XPU的发展软件：AI编程框架byAIAIOps传统产业+AI总结参考文献人工智能（AI）是当前的发展热点，从计算机系统的角度看，有两个角度：一是forAI，即何优化计算机系统，如芯片（如NPU、TPU
Cheney822·2023-03-14 13:42

证券行业运营指标体系

目录运营指标体系概述业务指标体系平台指标体系1.运营指标体系概述TalkingData根据其移动应用数据化运营模型，结合证券行业的特点，总结出了一套3A3R指标体系和以TPU为核心的运营框架。
garyond·2023-03-11 06:08

【CPU & GPU & TPU】机器学习扫盲篇

学号：17020150042姓名：宗泽民原文链接：https://blog.csdn.net/DreamSeeker_1314/article/details/89069966?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.control&depth_1-utm_source=d
Funzo·2023-03-09 07:21

改进YOLO系列 | 谷歌团队 | CondConv:用于高效推理的条件参数化卷积

CondConv:用于高效推理的条件参数化卷积论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.04971.pdf代码地址：https://github.com/tensorflow/tpu
迪菲赫尔曼·2023-02-23 07:49

下载安装tensorflow（对于版本2.0）

Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。TensorFlow由
沙卡巴卡·2023-02-17 13:26
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