Python and C++ APIs. ‣ Starting with the 22.05 release, the PyTorch container is available for the Arm SBSA platform. ‣ Deep learning framework containers 19.11 and later include experimental support for 11.4.2 with cuBLAS 11.6.5.2 1.10.0a0+0aef44c TensorRT 8.0.3.4 for x64 Linux TensorRT 8.0.2.2 for Arm SBSA Linux 21.09 NVIDIA CUDA 11.4.2 TensorRT 8.0.3 21.08 NVIDIA CUDA 11.4.1 1.10.0a0+3fd9dcf 21 Python and C++ APIs. ‣ Starting with the 22.05 release, the PyTorch container is available for the Arm SBSA platform. ‣ Deep learning framework containers 19.11 and later include experimental support for

标签体系：面向社交领域的热词标签200余种， 涵盖人物、风景、人造物、 建筑、动植物、食物等9个大类 。 Ø 技术指标：20个类别平均准确率MAP>90%以上，200种MAP>63%以上， 性能CPU上约200ms/张。 微云相册，相册管家 识别标签效果 Ø 微云，相册管家新版本推出智能全自动图片分类，通过上百 种常用图片标签，实现对所有照片的自动识别分类。 Ø 用户上传图片之后即可被智能分类，各大类下包括小类如人 Tensor Flow 公共计算库 X86 优化 Android 优化 iOS 优化 GPU 优化 内存池 硬件设备 xx-arm-gpu-sdk.c xx-android-arm.c xx-randroid-sdk.java xx-ios-arm-sdk.m xx-x86-sdk.cpp Rapidnet : 深度网络应用的解决方案 • 将深度网络SDK生成，分为解析，编译，运行三个阶段

notebooks. You can run the notebooks in Google’s Colab environment which provides free access to CPU, GPU, and TPU resources. You can also run this locally on your machine using the Jupyter framework which allows data parallelism, the SSE instruction set in x86 architecture, and similar support on ARM processors as well as on specialized DSPs like the Qualcomm Hexagon. We started out this section with inference speedup using a fully fixed-point model as compared to a floating-point model on an x86 CPU without sacrificing the accuracy. All the layer inputs (except the first layer) and the activations

Detection 检测 识别 分割 跟踪 核 心 SACC2017 图像技术的三个核心难点>>小、快、准 小模型 线上速度快 预测准 Frequent remote upgrade CPU-constrained, real-time Cloud processing SACC2017 视觉感知模型 分割 Forward Block Forward Block deconvolution 检测-人脸检测/人形检测 手机 服务器 可缩小尺寸 240P 720P CPU ARM（千元机） E5-2630 时间 50ms 120ms GPU 2-5ms(K40) SACC2017 图像技术的三个核心难点>>小、快、准 小模型 线上速度快 预测准 Frequent remote upgrade CPU-constrained, real-time Cloud processing

Google5000万美元招入 Hinton，发布基于深度学习的 搜索引擎 Microsoft 深度学习驱动的语音 识别大幅提升精度 软银孙正义设立1000亿美元人 工智能基金，320亿美元收购芯 片架构公司ARM 2016.7 公司简介 历史业绩 领先技术 20年 科研经验 800余位 技术研发人员 150余位 人工智能博士 唯一 深度学习 平台公司 累计融资 全球最大 核心技术 • Kubernetes对NUMA、异构计算、存储设备的调度能力待加强 1.6 nvidia/gpu custom scheduler 1.8 local-volume 1.10 CPU manager Device plugin 1.9 volume-awared scheduling Go语言在高性能系统中的实践经验 • 为什么用Go - 比起C++，更易于实践各种并发模式

存储器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 518 12.4.4 CPU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 519 12.4.5 的GPU。例如可以查看计算机是否装有NVIDIA GPU并已安装CUDA9。如果机器没有任何GPU，没有必要担心，因为CPU在前几章完全够用。但是，如果想 流畅地学习全部章节，请提早获取GPU并且安装深度学习框架的GPU版本。 我们可以按如下方式安装PyTorch的CPU或GPU版本： pip install torch==1.12.0 pip install torchvision==0 h和TensorFlow中为Tensor）都 与Numpy的ndarray类似。但深度学习框架又比Numpy的ndarray多一些重要功能：首先，GPU很好地支持加 速计算，而NumPy仅支持CPU计算；其次，张量类支持自动微分。这些功能使得张量类更适合深度学习。如 果没有特殊说明，本书中所说的张量均指的是张量类的实例。 2.1.1 入门 本节的目标是帮助读者了解并运行一些在阅读本书的过

passes through numerous small lakes (most notably Lake Victor before reaching the sea at the islet Cove arm of Cunaris Sound." 11,"Oxalis stricta"," Oxalis stricta called the common yellow woodsorrel (or simply preprint arXiv:2009.06732. 26 The inference latency is measured with a TFLite converted model on an ARM Android device. The transformers which leverage the low rank methods and kernel approximations are roughly 3X more space than 32 The inference latency is calculated with a TFLite converted model on an ARM Android device. 31 The disk size is calculated for a tensorflow model. Conversion to TFLite reduces

the age of a viewer watching a given video on YouTube Predict the location in 3D space of a robot arm end effector, given control signals (torques) sent to its various motors Predict the amount of prostate

3 4 0 81, 1 27, 3 9, 9 6, 27 5, 81 3 Jamieson, Kevin, and Ameet Talwalkar. "Non-stochastic best arm identification and hyperparameter optimization." Artificial intelligence and statistics. PMLR, 2016

是开放源代码的机器学习框架，目的是加速从研究 原型到产品开发的过程。其 SDK 主要基于 Python 语言，而 Python 语言作为流行的人工智能开发语言一直很受研究者与 开发者的欢迎。其模型训练支持CPU与GPU、支持分布式训练、 云部署、针对深度学习特定领域有不同的丰富的扩展库。 1.1.1 Pytorch 历史 Pytorch 在 2016 年由 facebook 发布的开源机器学习（深度 Pytorch 官网与 Github） 系统 Python3�6 Python3�7 Python3.8 Linux CPU/GPU 支持 支持 支持 Windows CPU/GPU 支持 支持 支持 Linux (aarch64) CPU 支持 支持 支持 Mac (CPU) 支持 支持 支持 当前最新稳定版本是 Pytorch 1.9.0、长期支持版本是 Pytorch 1.8.2（ torchvision==0.10.0+cu102 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html CPU 支持版本的命令行如下（没有 GPU 显示支持）： pip install torch torchvision torchaudio PyTorch + OpenVINO 开发实战系列教程 第一篇