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• RAG系统中答案无关片段对LLMs生成结果的影响分析

  与常见语义无关的答案无关片段相比，LLMs更容易受到高度语义相关的答案无关片段的影响；...

  391次阅读 · 0评论 Drag大模型LLMs
  

• AI服务器异构计算深度解读

  AI服务器按芯片类型可分为CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等组合形式，CPU+GPU是目前国内的主要选择（占比91.9%）。...

  633次阅读 · 0评论 gpu服务器异构计算AI服务器大模型
  

• 深度解析机器学习各大模型原理

  联结主义类模型是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型。其基本单元是神经元，每个神经元接收来自其他神经元的输入，通过调整权重来改变输入对神经元的影响。神经网络是一个黑箱子，通过多层的非线性隐藏层的作用，可以达到万能近似的效果。...

  1686次阅读 · 0评论 支持向量机机器学习决策树随机森林大模型

• 视觉深度学习模型：规模越大效果越佳吗？

  评估三类模型：(i) 在ImageNet-21k上预训练的ViT，(ii) 在LAION-2B上预训练的OpenCLIP，以及(iii) 在ImageNet-1k上预训练的MAE。重建损失是所有输出标记的平均值，并在ImageNet-1k上进行评估。...

  528次阅读 · 0评论 人工智能深度学习
  

• 自然语言处理应用LLM推理优化综述

  当前，业界在将传统优化技术引入 LLM 推理的同时，同时也在探索从大模型自回归解码特点出发，通过调整推理过程和引入新的模型结构来进一步提升推理性能。...

  592次阅读 · 0评论 人工智能自然语言处理调度器LLM
  

• 为什么GPU适用于AI？AI服务器产业链格局分析

  GPT模型对比BERT模型、T5模型的参数量有明显提升。GPT-3是目前最大的知名语言模型之一，包含了1750亿（175B）个参数。在GPT-3发布之前，最大的语言模型是微软的Turing NLG模型，大小为170亿（17B）个参数。训练数据量不断加大，对于算力资源需求提升。...

  922次阅读 · 0评论 cpugpu人工智能AI服务器ChatGPT
  

• 全面解读英伟达AI芯片发展蓝图

  　基于B100双Die架构，采用双Socket板级3D扩展可以实现与X100同等的算力。类似的方法也可以应用到X100中进一步扩展算力。...

  826次阅读 · 0评论 NVIDIAgpu英伟达AI芯片
  

• 利用卷积神经网络实现SAR目标分类的研究

  卷积神经网络（CNN）是一种在图像处理和计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型，因其能够自动学习图像的层次化特征表示而成为SAR目标分类的理想选择。...

  449次阅读 · 0评论 SAR图像处理计算机视觉cnn卷积神经网络
  

• 深入探讨常见的GPU系统架构

  同一主机内GPU之间的通信：通过NVLink技术，双向带宽达到600GB/s，单向带宽达到300GB/s。...

  2068次阅读 · 0评论 数据传输NVIDIAgpu服务器AI
  

• 大模型训练如何应对GPU万卡互联难题

  为了增强对训练稳定性和性能的监控，开发了一个精度达到毫秒级的监控系统。采用不同级别的监控来跟踪各种指标。...

  665次阅读 · 0评论 gpu数据中心人工智能Transformer大模型
  

• 机器学习（ML）推理主要计算之存内计算芯片

  机器学习（ML）应用已经在汽车、医疗保健、金融和技术等各个领域变得无处不在。这导致对高性能、高能效 ML 硬件解决方案的需求不断增加。...

  1202次阅读 · 2评论 存储器神经网络gpusram机器学习
  

• 视觉Transformer基本原理及目标检测应用

  视觉Transformer的一般结构如图2所示，包括编码器和解码器两部分，其中编码器每一层包括一个多头自注意力模块（self-attention）和一个位置前馈神经网络(FFN)。...

  3513次阅读 · 0评论 解码器神经网络Transformer卷积网络
  

• 如何借助AI实现1万亿晶体管GPU

  人工智能成为所有人类事业的数字助手，拥有着巨大的机遇。ChatGPT是人工智能如何使高性能计算的使用民主化、为社会中的每个人带来好处的一个很好的例子。...

  188次阅读 · 0评论 gpu晶体管AI人工智能CoWoS
  

• 多模态数据融合深度学习模型的典型深度架构研究

  DBN 和 SAE 是完全连接的神经网络。在这两个网络中，隐藏层中的每个神经元都连接到前一层的每个神经元，这种拓扑结构会产生大量连接。...

  1441次阅读 · 0评论 编码器神经网络人工智能深度学习卷积神经网络
  

• 字节跳动攻克GPU万卡互联技术突破与解决方案

  在分布式训练中大规模使用默认的DCQCN协议时，all-to-all通信可能会导致拥塞和PFC级别的提高。过度使用PFC可能会导致头部阻塞（HoL），从而降低网络吞吐量。...

  984次阅读 · 0评论 gpu人工智能网络拓扑大模型
  

• 传统计算机视觉对比深度学习

  深度学习是一种技术，它使用一种称为梯度反向传播的优化技术来生成“程序”(也称为“神经网络”)，就像上面故事中学者学生编写的那些程序一样。...

  448次阅读 · 0评论 神经网络gpu人工智能计算机视觉深度学习

• 深度学习生成对抗网络（GAN）全解析

  GANs真正的能力来源于它们遵循的对抗训练模式。生成器的权重是基于判别器的损失所学习到的。因此，生成器被它生成的图像所推动着进行训练，很难知道生成的图像是真的还是假的。...

  4587次阅读 · 0评论 gpuGaN生成器深度学习pytorch
  

• 深度学习偏振成像技术的研究进展

  利用偏振信息成像本质上是对光场信息获取维度的提升，通过多维偏振信息的获取与融合处理，可以解决不同复杂环境和应用领域的成像任务。...

  1254次阅读 · 0评论 信号处理光学成像深度学习
  

• AIGC大模型对网络的五大核心需求解析

  AI 应用计算量呈几何级数增长，算法模型向巨量化发展，人工智能模型参数在过去十年增长了十万倍，当前AI超大模型的参数目前已经达到了千亿~万亿的级别。...

  1103次阅读 · 0评论 gpuAIGC大模型

• 一文掌握AI大模型算力的核心要素

  GPU和显卡的关系，就像是CPU和主板的关系。前者是显卡的心脏，后者是主板的心脏。有些小伙伴会把GPU和显卡当成一个东西，其实还有些差别的，显卡不仅包括GPU，还有一些显存、VRM稳压模块、MRAM芯片、总线、风扇、外围设备接口等等。...

  1183次阅读 · 0评论 cpugpuAI图形处理大模型
  
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