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• 發布了文章 2023-12-09 08:34

  算能聯合中軟打造移動互聯實訓室，助力高校培養未來科技精英

  

  為給學生提供廣闊的學術研究和實踐發展空間，算能與中軟合作，為北京工業職業技術學院打造了信息技術應用創新人才培訓和認證中心以及移動互聯實訓室。這一富有前瞻性的合作項目旨在培養國際化復合型技術人才，助務信息技術應用創新產業高質量發展。實訓室簡介人才培訓和認證中心信息技術應用創新人才培訓和認證中心提供了一個標準化、安全且高效的認證考試環境，采用先進的職業技能認證平

  智能視覺 服務器 深度學習

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• 發布了文章 2023-12-08 15:55

  算能助力高校，探索RISC-V興趣社團的技術創新之旅

  

  在數字時代的浪潮中，計算能力是引領未來的關鍵。為了在高校培養更多的計算機領域人才以及推動RISC-V技術的發展，我們發起了“千校萬里行”算能賦能高校RISC-V興趣社團的活動，促進社團的成立與蓬勃發展。活動以助力各大高校RISC-V興趣社團為主線，以舉辦workshop、技術分享、實操比賽等活動為手段，推動RISC-V技術在高校的傳播和深入應用。從北方的大學

  pytorch RISC-V 計算機

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• 發布了文章 2023-12-08 15:55

  千萬粉絲博主Linus Tech Tips全方位揭秘：Pioneer Box硬件、性能與RISC-V生態發展

  

  LinusTechTips（簡稱LTT）是由LinusSebastian在2008年創辦的科技和硬件相關的YouTube頻道,在全網擁有超過2000萬粉絲。LinusSebastian是一名加拿大的科技主持人和YouTuber，因其對硬件和技術的深入了解而受到廣泛認可。近日，該頻道對基于SG2042的PioneerBox進行了評測。LinusSebastia

  RISC 服務器 硬件

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• 發布了文章 2023-11-23 08:33

  邁向更高效的圖像分類：解析DeiT模型的移植和適配

  

  1.DeiT概述1.1項目簡介Deit（Data-efficientimageTransformers）是由Facebook與索邦大學的MatthieuCord教授合作開發的圖像分類模型。作為一種基于Transformer架構的深度學習模型，DeiT在保持高性能的同時，能夠大大提高數據效率，為圖像識別領域帶來了顛覆性的變化。與傳統的CNN不同，DeiT模型采

  圖像 模型 深度學習

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• 發布了文章 2023-11-02 08:34

  如何適配新架構？TPU-MLIR代碼生成CodeGen全解析！

  

  背景介紹TPU-MLIR的CodeGen是BModel生成的最后一步，該過程目的是將MLIR文件轉換成最終的Bmodel。本文介紹了CodeGen的基本原理和流程，并記錄了針對BM1684X等新架構的CodeGen重構過程。與后端的關系由于一些歷史的因素，MLIR文件中的每個OP對應的指令并不直接在TPU-MLIR工程中生成，而是需要調用后端的函數完成最終指

  代碼 架構 編譯器

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• 發布了文章 2023-10-29 08:35

  Duo引爆市場：開源共建，共創社區定義開源產品

  

  Milk-VDuo是一款基于算能端側產品打造的RISC-V開發板，能夠同時運行LINUX和RTOS操作系統，為專業人士、工業OEM企業、物聯網愛好者、業余愛好者、DIYers和創作者提供了一個可靠、低成本且具有強大功能的平臺。10月20日，在社區的共同努力下，Milk-vDuo1.05版本固件釋放，新增了對于小核(C906@700MHz)的支持。Duo已經完

  嵌入式 開發板 開源 操作系統

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• 發布了文章 2023-10-10 10:18

  探索ChatGLM2在算能BM1684X上INT8量化部署，加速大模型商業落地

  

  1.背景介紹在2023年7月時我們已通過靜態設計方案完成了ChatGLM2-6B在單顆BM1684X上的部署工作，量化模式F16，模型大小12GB，平均速度約為3token/s,詳見《算豐技術揭秘｜探索ChatGLM2-6B模型與TPU部署》。為了進一步提升模型的推理效率與降低存儲空間，我們對模型進行了INT8量化部署，整體性能提升70%以上，模型大小降低到

  LLM 模型 編譯器

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• 發布了文章 2023-10-10 10:17

  “創客北京2023”算能·企業AI+TPU專項賽獲獎名單出爐！

  

  近日，“創客北京2023”算能·企業AI+TPU專項賽決賽圓滿落幕。417個各具特色的創新創業項目入選算能專項賽道，經過層層選拔，11個項目脫穎而出！算能大模型產品總監孫哲代表算能在活動上致辭，他表示，本屆“創客北京”大賽是一項為促進創新和創業而舉辦的盛會，算能作為承辦單位，致力于為每一位參賽者和企業提供一個全方位展示的平臺，期望盡自己的綿薄之力推動創新、創

  AI TPU 模型

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• 發布了文章 2023-10-10 10:17

  TPU-MLIR量化敏感層分析，提升模型推理精度

  

  背景介紹TPU-MLIR編譯器可以將機器學習模型轉換成算能芯片上運行的bmodel模型。由于浮點數的計算需要消耗更多的計算資源和存儲空間，實際應用中往往采用量化后的模型（也稱定點模型）進行推理。相比于浮點數模型，量化模型的推理精度會有一定程度的損失。當精度損失較大時，需要搜索模型中對精度影響較大的層，即敏感層，將其改回浮點類型，生成混精度模型進行推理。以mo

  TPU 機器學習 模型

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• 發布了文章 2023-10-10 10:17

  大象轉身，TPU-MLIR適配DragGAN模型前向操作

  

  DragGANDragGAN是由谷歌、麻省理工學院和馬克斯普朗克研究所創建的一種新的人工智能模型。通過點擊、拖動等簡單的交互操作就能改變拍攝對象的姿勢、形狀和表情等。DragGAN改變了傳統的PS操作流程，只需簡單拖拽起點和終點，AI就會根據圖像的變化自動生成和補全圖像。DragGAN可處理的圖像類型豐富多樣，無論是人類表情的調整還是自然風景的變化，都可以在

  GaN 人工智能 模型

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