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• AI服務器的內存接口芯片技術

  DXG 服務器配備 8 塊 H100 GPU，6400億個晶體管，在全新的 FP8 精度下 AI 性能比上一代高 6 倍，可提供 900GB/s 的帶寬。...

  1175次閱讀 · 0評論 NVIDIADDR4內存技術DDR5AI服務器
  

• 什么是AI運算？AI是如何運算的呢？

  AI是計算機科學的分支領域，專注在創建擁有人類智能行為的系統或機器，其目標為模擬人類的各種認知功能，包含學習、推理、解決問題、感知、語言理解等等。AI涵蓋了各種技術領域，如機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人等。...

  3331次閱讀 · 0評論 神經網絡AI計算機視覺機器學習深度學習

• 關于機器學習的17種常用算法

  在監督式學習下，輸入數據被稱為“訓練數據”，每組訓練數據有一個明確的標識或結果，如對防垃圾郵件系統中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”，對手寫數字識別中的“1“，”2“，”3“，”4“等。...

  1392次閱讀 · 0評論 神經網絡算法向量機人工智能機器學習
  

• 多語言的開放式問答數據集構建過程

  從評測能力上來看，由于目前的評測數據集主要是利用人類試題及其標準答案進行評測，這種評價方式更偏向對推理能力的評估，存在評估結果和模型真實能力有?定偏差。...

  853次閱讀 · 0評論 人工智能數據集ChatGPT大模型
  

• Transformer迎來強勁競爭者 新架構Mamba引爆AI圈！

  作為通用序列模型的骨干，Mamba 在語言、音頻和基因組學等多種模態中都達到了 SOTA 性能。在語言建模方面，無論是預訓練還是下游評估，他們的 Mamba-3B 模型都優于同等規模的 Transformer 模型，并能與兩倍于其規模的 Transformer 模型相媲美。...

  596次閱讀 · 0評論 神經網絡AI機器學習Transformer大模型
  

• 深度解讀亞馬遜AI芯片核心技術

  Trainium1 芯片于 2020 年 12 月發布，并以兩個不同的實例（Trn1 和 Trn1n）發貨。我們當時對 Trainium1 和2021 年 12 月的這些實例進行了盡可能多的分析，坦率地說，AWS 沒有提供大量有關這些本土 AI 計算引擎的數據。...

  1102次閱讀 · 0評論 cpu服務器人工智能亞馬遜AI芯片
  

• 探索Transformer Block精簡的方式

  作者對Transformer Block移除了各種參數，減少了15%參數量，提高了15%的訓練速度，各個環節都有做充分的實驗，但一些經驗性得到的結論也并沒有直接回答一些問題（如LN為什么影響收斂速度）。...

  829次閱讀 · 0評論 神經網絡MLP
  

• 無監督域自適應場景：基于檢索增強的情境學習實現知識遷移

  本文對比了多種基線方法，包括無監督域自適應的傳統方法（如Pseudo-labeling和對抗訓練）、基于檢索的LM方法（如REALM和RAG）和情境學習方法（如In-context learning）。...

  804次閱讀 · 0評論 解碼器編碼器語言模型nlp大模型
  

• 英偉達用AI設計GPU算術電路有何優勢

  大量的算術電路陣列為英偉達GPU提供了動力，以實現前所未有的AI、高性能計算和計算機圖形加速。因此，改進這些算術電路的設計對于提升 GPU 性能和效率而言至關重要。...

  583次閱讀 · 0評論 摩爾定律gpuedaAI英偉達

• 英偉達三大AI法寶：CUDA、Nvlink、InfiniBand

  以太網是一種廣泛使用的網絡協議，但其傳輸速率和延遲無法滿足大型模型訓練的需求。相比之下，端到端IB（InfiniBand）網絡是一種高性能計算網絡，能夠提供高達 400 Gbps 的傳輸速率和微秒級別的延遲，遠高于以太網的性能。這使得IB網絡成為大型模型訓練的首選網絡技術。...

  6919次閱讀 · 0評論 cpu交換機AICUDA英偉達
  

• 大模型在智能服務領域的落地要點

  在傳統“小”模型方法中，需要對訓練數據進行構建，例如訓練一個分類模型，以便將用戶的問題分類為不同的意圖。同樣，回答用戶問題的方式也需要模型的處理，因為售后問題的多樣性，有的需要直接回答，有的需要引導用戶執行一系列步驟來解決。...

  716次閱讀 · 0評論 算法人工智能AIGC大模型

• 一種新大模型安全問題之隱式有害內容輸出

  使用了LLaMA-13B來訓練模型和獎勵模型，使用BAD模型作為有害內容檢測模型。...

  549次閱讀 · 0評論 ChatGPT大模型
  

• 如何使用AI工具提高集成電路設計效率！

  Copilot 最初是由 GitHub/Microsoft 和 OpenAI 合作推出的開發項目，致力于輔助軟件開發人員編寫代碼，提供諸如將代碼注釋轉換為可運行代碼、自動完成代碼塊、代碼重復部分以及整個方法和/或函數等功能。...

  2064次閱讀 · 0評論 集成電路寄存器芯片設計eda人工智能
  

• 一種新穎的大型語言模型知識更新微調范式

  我們使用LLAMA2-7B作為實驗的基礎模型。我們主要評估將舊知識更新為新知識的能力，因此模型將首先在舊知識上進行為期3個時期的微調。表1中F-Learning中設置的超參數λ分別取值為0.3、0.7、0.1和1.5。...

  546次閱讀 · 0評論 數據集LoRa大模型
  

• PanopticNeRF-360：快速生成大量新視點全景分割圖像！

  PanopticNeRF-360是PanopticNeRF的擴展版本，借助3D粗標注快速生成大量的新視點全景分割和RGB圖，并引入幾何-語義聯合優化來解決交叉區域的類別模糊問題，對于數據標注領域有一定價值。...

  621次閱讀 · 0評論 感知系統自動駕駛汽車深度學習MLP
  

• LLM真的能推理和規劃嗎？

  在研究人員選擇的模型中，GPT-3 davinci（非指令微調）、GPT-3 textdavinci-001（指令微調）和GPT-3 textdavinci-003（InstructGPT）都是以前觀察到過涌現能力的模型。這一選擇主要是出于模型可用性的考慮。...

  806次閱讀 · 0評論 解碼器編碼器GPT大模型
  

• 中國大模型市場進展與趨勢

  大模型當前以生成類應用為主，多模態是未來重點發展方向 企業用戶是從應用視角出發,分成生成類應用、決策類應用和多模態應用。 受限于模型能力、應用效果等因素，當前階段以生成類應用為主。...

  692次閱讀 · 0評論 編程語言機器學習深度學習自然語言處理大模型
  

• 全球及中國Al服務器市場規模情況

  未來全球服務器市場規模有望超萬億。長遠來看，在國內外數據流量迅速增長以及公有云蓬勃發展的背景下，服務器作為云網體系中最重要的算力基礎設施，未來存在巨大的成長空間，預計2027年市場規模將超萬億元（1891.4億美元）。...

  2792次閱讀 · 0評論 gpu服務器AI人工智能AI服務器
  

• 動態場景下的自監督單目深度估計方案

  自監督單目深度估計的訓練可以在大量無標簽視頻序列來進行，訓練集獲取很方便。但問題是，實際采集的視頻序列往往會有很多動態物體，而自監督訓練本身就是基于靜態環境假設，動態環境下會失效。...

  976次閱讀 · 0評論 二進制自動駕駛
  

• 大模型算驅動AI服務器行業報告

  AI服務器按芯片類型可分為CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等組合形式，CPU+GPU是目前國內的主要選擇（占比91.9%）；AI服務器的成本主要來自CPU、GPU等芯片，占比25%-70%不等，對于訓練型服務器其80%以上的成本來源于CPU和GPU。...

  329次閱讀 · 0評論 cpu服務器AIChatGPT大模型
  
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