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【AI技术支持】ESP32-WROVER-IE-N16R8模组上电启动失败问题处理

你是否曾遇到过？在无线视频监控设备上，使用ESP32-WROVER-IE-N16R8模组，ESP-IDF版本为idf5.0.1时，模组需与PHY芯片通信，主板在待机未断电的情况下，通过主板的MCU来控制模块的供电电源通断来控制模块开机，MCU首次控制模块通电时，模块无反应，模块上电启动失败，为什么呢？启明云端/02这是咋回事呢？（1）针对启动失败这个问题，首

发表于11-20 01:00 • 84
一文解析NVIDIA AI-RAN部署平台

生成式 AI 和 AI 智能体推理将推动 AI 计算基础设施从边缘云向中心云分布的需求。IDC 预测“到 2030 年，商业 AI（不包括消费者）将为全球经济贡献 19.9 万亿美元，并且占到 GDP 的 3.5%。”

发表于11-19 14:57 • 180
超带宽域成为业内技术探索新领域

AI大模型的迅猛发展，使得网络基础设施技术的进步速度超乎想象。产业链上的每一个环节都需紧密追踪AI驱动的技术革新，并据此进行同步的创新升级。

发表于11-18 11:16 • 253
分布式通信的原理和实现高效分布式通信背后的技术NVLink的演进

在进入大模型时代后，大模型发展已是人工智能的核心，但训练大模型实际上是一项比较复杂的工作，因为它需要大量的 GPU 资源和较长的训练时间。此外，由于单个 GPU 工作线程的内存有限，并且许多大型模型的大小已经超出了单个 GPU 的范围。所以就需要实现跨多个 GPU 的模型训练，这种训练方式就涉及到了分布式通信和 NVLink。当谈及分布式通信和 NVLink 时，我们进入了一个引人入胜且不断演进的技术领域，下面我们将简单介绍分布式通信的原理和实

发表于11-18 09:39 • 202
大模型的效率腾飞，彩云科技做对了什么？

破解Transformer技术瓶颈，彩云科技的逐月之旅

发表于11-16 13:59 • 962
【每天学点AI】前向传播、损失函数、反向传播

在深度学习的领域中，前向传播、反向传播和损失函数是构建和训练神经网络模型的三个核心概念。今天，小编将通过一个简单的实例，解释这三个概念，并展示它们的作用。前向传播：神经网络的“思考”过程前向传播是神经网络计算的基础步骤，它涉及将输入数据逐层传递，通过神经网络的权重和激活函数，最终输出预测结果。这个过程包含“样本数据输入、算法模型、输出”这几个步骤。我们来举个

发表于11-15 10:32 • 460
LabVIEW OpenVINO工具包全新升级

自2022年面世以来，凭借其卓越的性能、友好的用户界面以及强大的功能集成，赢得了业界的广泛认可。

发表于11-15 14:21 • 152
基于哪吒开发板部署YOLOv8模型

2024英特尔 “走近开发者”互动活动-哪吒开发套件免费试用 AI 创新计划：哪吒开发板是专为支持入门级边缘 AI 应用程序和设备而设计，能够满足人工智能学习、开发、实训等应用场景。为了测试该开发板的推理性能，同时测试所推出的 OpenVINO C# API (https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API) 项目能否应用到该开发板上，我们使用该开发板，结合 OpenVINO C# API 的异步推理功能，加速深度学习推理速度。

发表于11-15 14:13 • 136
案例验证：分析NCCL-Tests运行日志优化Scale-Out网络拓扑

GPU并行计算中需要大规模地在计算节点之间同步参数梯度，产生了大量的集合通信流量。为了优化集合通信性能，业界开发了不同的集合通信库（xCCL），其核心都是实现 All-Reduce，这也是分布式训练最主要的通信方式。

发表于11-15 14:14 • 695
全流程演示：如何从0到1构建分布式GPU计算环境

本文将从硬件选型，到服务器侧的基础配置、GPU驱动安装和集合通讯库配置，以及无损以太网的启用，直至大模型导入和训练测试，带您跑通搭建分布式计算环境的全流程。

发表于11-15 11:30 • 736

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