我们使用Numpy也是可以手动去编写神经网络进行反向传播深度学习的，就是有两个问题，
参考相关网站： http://cs231n.github.io/convolutional-networks/
随着大数据的发展，计算机芯片算力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能实现超级算力的核心就是AI芯片。AI芯片也被称为人工智能加速器，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。 2020年我国人工智能芯片市场规模约为184亿元。未来5G商用的普及将继续催生人工智能芯片的应用需求，中国人工智能芯片行业将快速发展，预计2023年市场规模将突破千亿元。 那么，如何借助AI芯片来实现特定的任务，将是所有AI芯片产业人员必备的技能。 为此，贪心学院重磅推出《高性能神经网络与AI芯片应用研修课程》
在进行深度学习开发时，GPU加速可以提升我们开发的效率，速度的对比可以参照笔者这篇博文：[深度应用]·主流深度学习硬件速度对比（CPU，GPU，TPU）结论：通过对比看出相较于普通比较笔记本的(i5 8250u)CPU，一个入门级显卡(GPU MX150)可以提升8倍左右的速度，而高性能的显卡(GPU GTX1080ti)可以提升80倍的速度，如果采用多个GPU将会获得更快速度，所以经常用于训练的话还是建议使用GPU。
众所周知，深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 随着不同场景的需求变得更加多样，越来越多的IoT设备和场景需要与数据采集点以最接近的低时延来进行决策和操作；另外IoT物联设备生成的数据量通常很大，由于运营成本、时间和隐私方面的考虑，移动和存储所有生成的数据不太可行。 AI技术的一个趋势是在设备端上部署高性能的神经网络模型，并在真实场景中实时运行。如移动端/嵌入式设备，这些设备的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本
众所周知深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 然而随着时代发展，人们更加关注深度神经网络的实际应用性能，人工智能技术的一个趋势是在边缘端平台上部署高性能的神经网络模型，并能在真实场景中实时(>30帧)运行。 如移动端/嵌入式设备，这些平台的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本无法在这些平台进行部署和达到实时运行。 由于存储空间和算力资源限制，神经网络模型在移动设备和嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。
项目简介 Forward 是一款腾讯平台和内容事业群（PCG）研发的 GPU 高性能推理加速框架。它直接加载主流框架模型（Tensorflow / PyTorch / Keras）转换成 TensorRT 推理加速引擎，帮助用户节省中间繁杂的模型转换或网络构建步骤。相对于直接使用 TensorRT，Forward 更易用以及更容易扩展支持更多模型和算子。目前，Forward 除了覆盖支持主流的 CV，NLP 及推荐领域的深度学习模型外，还支持一些诸如 BERT，FaceSwap，StyleTransf
英特尔在OpenVINO模型加速库中设计了一个全新的车牌识别模型用于识别各种车牌包括中文车牌识别，其中在BITVehicle数据集上对中文车牌的识别准确率高达95%以上。官方发布的OpenVINO支持预训练模型中已经包含了LRPNet模型，可以用于实时的车牌识别。
惠伟：virtio+ovs转发原理和性能分析zhuanlan.zhihu.com
给定一个训练有素的网络，我们如何加速它以满足在特定硬件上部署的效率需求？常用的硬件感知网络压缩技术通过修剪、核融合、量化和降低精度来解决这个问题。
OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库，以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始，OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔
存储加速方向 存储软件自身软件栈 存储软件自身一般通过是通过减少软件栈开销来达到优化自身的目的，比如软件栈的一些校验或者保护算法可以通过CPU的特殊指令集对存储校验或者保护算法进行优化 网络IO Linux网络的开销一般比较大，封包和解包一般都是在CPU端进行，数据的可靠性需要依赖TCP协议栈，而TCP协议栈保证稳定的同时TCP的操作必须经过协议栈，这就带来了数据从用户态->内核态->网卡驱动开销。数据拷贝和CP开销让网络IO往往不低。因此可以所经过的网络中，可以把数据传输的任务从CPU中卸载，交给具有RD
推理是基于AI的应用程序真正发挥作用的地方。AI使越来越多的应用程序变得更加智能化，对象识别、图像分类、自然语言处理和推荐引擎只是其中的一小部分。
以前提到过vdpa，只有mellanox connectx-5网卡，不支持vdpa，公司最近来了mellanox DPU，也就是bluefield-2，自带connectx-6网卡，硬件支持vdpa，再分析一下看怎么个搞法。
RKNN（Rockchip Neural Network）是由瑞芯微（Rockchip）推出的神经网络加速器和推理引擎。它是一种硬件加速器，专门用于在瑞芯微的处理器上执行神经网络推理任务，提高神经网络模型在嵌入式设备上的性能。
MegEngine「训练推理一体化」的独特范式，通过静态图优化保证模型精度与训练时一致，无缝导入推理侧，再借助工业验证的高效卷积优化技术，打造深度学习推理侧极致加速方案，实现当前业界最快运行速度。
OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络。
NVIDIA去年发布了一个线上讲座，题目是《 AI at the Edge TensorFlow to TensorRT on Jetson 》。
模型速度在模型的移动端应用中十分重要，提高模型推理速度的方法有模型剪枝、权值量化、知识蒸馏、模型设计以及动态推理等。其中，动态推理根据输入调整其结构，降低整体计算耗时，包含动态深度和动态维度两个方向。如图2所示，动态网络自动在准确率和计算量之间trade-off，比静态的模型设计和剪枝方法要灵活。
选自offconvex 作者：Nadav Cohen 机器之心编译 参与：晏奇、黄小天 深度学习的根本理论问题之一是「深度有何作用」？虽然增加神经网络的层数可以提高其性能，但是训练和优化的难度也随之增加。本文却给出了一个相反观点，有时增加深度反而可以加速网络优化；同时提出端到端更新规则，证明深度网络过度的参数化（overparameterization）也可能是件好事。 深度学习理论中有一个根本的问题：即「网络的深度有何作用？」传统观点（如：Eldan & Shamir 2016; Raghu et al
CDN这个词在我们技术圈中经常听到，什么CDN节点呀、CDN加速呀，当同事跟你谈到这些话题的时候，是不是大家都只顾着点头呢? CDN其实作用很大，我们每天都在享受CDN带来的福利，只是你感受不到。比如
近年来，自动驾驶已成为一个快速发展的领域，旨在为人类驾驶员提供自动化和智能系统。自动驾驶技术的成功部署有望显著提高交通系统的安全性和效率。在过去的二十年里，为自动驾驶开发了一系列数据驱动技术，从传统的基于规则的方法到先进的机器学习方法。
在深度学习中，卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一类人工神经网络（ANN），最常用于分析视觉图像。
深度神经网络 (DNN) 是一种人工神经网络(ANN)，在输入层和输出层之间具有多层。有不同类型的神经网络，但它们基本由相同的组件组成：神经元、突触、权重、偏差和函数。这些组件的功能类似于人类大脑，可以像任何其他 ML 算法一样进行训练。
通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。
总第520篇 2022年 第037篇 在外卖广告CTR场景下，深度学习模型正在从简单DNN小模型过渡到千亿参数复杂模型。基于该背景，本文将重点针对大规模深度模型在全链路带来的挑战，从在线时延、离线效率两个方面展开，阐述外卖广告在大规模深度模型上的工程实践经验，希望能为读者提供思路上的借鉴。 导语 1 背景 2 分析 3 模型推理 3.1 分布式 3.2 CPU加速 3.3 GPU加速 4 特征服务CodeGen优化 4.1 全流程CodeGen优化 4.2 传输优化 4.3 高维ID特征编码 5 样本构建
光纤能够以光的形式在世界范围内传输数据，成为现代电信技术的支柱。不过如果需要分析这些传输数据，要将其从光信号转换为电子信号，然后用电子设备进行处理。曾经有一段时间，光学被认为是未来最具潜力的计算技术的基础，但与电子计算机的快速进步相比，光学计算技术的竞争力明显不足。
自BERT紧随Transformer诞生以来，几乎在所有与语言相关的任务中都占据着主导地位，无论是问答、情感分析、文本分类还是文本生成。与RNN和LSTM不一样的是，RNN和LSTM的梯度消失问题阻碍了长数据序列的学习，而transformer在所有这些任务上都有更好的准确性。也不像Transformers，RNN和LSTM是不可扩展的，因为它们必须考虑到前一个神经元的输出。
glitch功耗并不是一个新现象。在先进节点上，glitch功耗问题正变得越来越突出，没有一种解决方案适用于所有芯片或设计类型。
对于视频分析从业人员来说，是很有必要了解一下NVIDIA Deepstream开发工具的。
NAT 网关（NAT Gateway 简称NAT）是一种支持 IP 地址转换服务，提供 SNAT 和 DNAT 能力，为私有网络（VPC）内的资源提供安全、高性能的 Internet 访问服务。适用于云上主动访问公网及对外提供公务服务能力等场景。
近年来，机器学习(Machine Learning)领域的研究和发展可谓是与日俱新，各式各样与机器学习相关的研究成果与应用层出不穷（如图像识别，自动驾驶，语音识别等），机器学习能够处理的任务也愈发的复杂。但与此同时，新的问题也随之而来，机器学习模型变得更加庞大复杂，因实时性而对算力所产生的需求也远远超乎了我们的想象。这一问题严重阻碍了人工智能（AI）产品及应用融入到人们的日常生活中，因此亟待解决。
过去这一年，无论是初创公司还是成熟大厂，预告、发布和部署人工智能（AI）和机器学习（ML）加速器的步伐很缓慢。但这并非不合理，对于许多发布加速器报告的公司来说，他们花三到四年的时间研究、分析、设计、验证和对加速器设计的权衡，并构建对加速器进行编程的技术堆栈。对于那些已发布升级版本加速器的公司来说，虽然他们报告的开发周期更短，但至少还是要两三年。这些加速器的重点仍然是加速深层神经网络（DNN）模型，应用场景从极低功耗嵌入式语音识别和图像分类到数据中心大模型训练，典型的市场和应用领域的竞争仍在继续，这是工业公司和技术公司从现代传统计算向机器学习解决方案转变的重要部分。
作为Inference（推理）端的SDK的工具，TensorRT是可编程的处理加速器，主要是用来部署神经网络到Inference端之前，对于网络进行优化加速，来提高程序的吞吐量以及降低延迟。TensorRT理论上可以支持所有主流的深度学习框架，目前最新的版本是3.0版，可以支持Caffe 模型的直接导入，还有就是TensorFlow模型转换为UFF格式后的导入。对于其他的framework，需要用户手动的去调用一些API进行模型和参数的导入，而且在TensorRT 3.0里面还加入了对Python接口的
当代世界正在经历一场革命，人类的体验从未与科技如此紧密地结合在一起。过去，科技公司通过观察用户行为、研究市场趋势，在一个通常需要数月甚至数年时间的周期中优化产品线来改进产品。如今，人工智能已经为无需人工干预就能驱动人机反馈的自我改进（self-improving）算法铺平了道路：人类体验的提升给好的技术解决方案带去奖励，而这些技术解决方案反过来又会提供更好的人类体验。这一切都是在数百万（甚至数十亿）用户的规模下完成的，并极大地缩短了产品优化周期。
文 / Khanh LeViet 和 Luiz Gustavo Martins，技术推广工程师
PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的高级功能，可以帮助用户更轻松地构建和训练深度神经网络模型。
arXiv:https://arxiv.org/pdf/2109.15099.pdf
自Transformers诞生以来，紧随其后的是BERT，在几乎所有与语言相关的任务中，无论是问题回答，情感分析，文本分类还是文本生成，都占据着NLP的主导地位。与RNN和LSTM消失的梯度问题（不影响长数据序列的学习）不同，Transformers在所有这些任务上的准确性更高。RNN和LSTM不可扩展，因为它们必须考虑先前神经元的输出。
关于CDN，想必你一定看过很多官方的解释。今天，将用一篇3844字的文章，来带你了解CDN的诞生、术语、原理、特征以及应用场景，看完这篇文章，相信你将会对CDN这项互联网基础设施有更加透彻的了解。
而在DNS解析过程中，如果要访问的网站名为：”baidu.com”，客户端首先会在本机的hosts文件和hosts缓存中查找该域名对应的IP地址；如果本机中没有此信息，则会到我们的本地DNS进行询问该域名对应的IP地址；如果本地DNS中仍然没有该域名的IP信息时，则会由本地DNS依次向根DNS、顶级域DNS、权威DNS进行询问，最终本地DNS将IP地址发送给客户端。客户端通过IP地址向远程的源站服务器发出HTTP请求并获取相应的数据内容。
GPU和像谷歌TPU这样的硬件加速器大大加快了神经网络的训练速度，推助AI迅速成长，在各个领域发挥超能力。
人工智能和机器学习应用程序代表了嵌入式处理器的下一个重大市场机遇。然而，传统的处理解决方案并不是为了计算神经网络的工作负载，这些工作负载为许多应用程序提供了动力，因此需要新的架构来满足我们对智能日益增
作者｜孙鹏 编辑｜邓艳琴、百度智能云技术站 本文整理自 2023 年 2 月 QCon 全球软件开发大会（北京站） 中 「AI 基础架构」专题下百度智能云资深研发工程师孙鹏的同名主题分享。完整幻灯片下载地址：https://qcon.infoq.cn/202302/beijing/presentation/4482 ChatGPT 、Bard 以及“文心一言”等应用，均是基于各厂商自己推出的大模型进行构建。GPT-3 有 1750 亿参数，文心大模型有 2600 亿参数。 以使用 NVIDIA G
当前的风格迁移模型很大并且需要大量的计算资源来实现预期结果。为加速工作并使风格转换成为更广泛采用的工具，NVIDIA和加州大学默塞德分校的研究人员开发了一种新的基于深度学习的风格迁移算法，该算法既有效又高效。
随着 AI 技术的不断发展，单一的网络结构已经很难满足不同领域的任务需求。常见的应用诸如图像识别或机器翻译分别需要卷积神经网络或循环神经网络的支持。而不同网络意味不同的计算模式，在带宽和计算资源上也会有各自的限制。因此，通用加速器的核心挑战是如何联合优化各种网络下的芯片能效。
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