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- 昇思MindSpore最新成果开源:北大高毅勤课题组发布高性能蛋白质结构预测工具
- XEngine：深度学习模型推理优化
- 构建于 PyTorch 之上，Facebook 母公司开源 Bean Machine
- Sockeye 3.0.7 发布，快速、可扩展的深度学习库
- 成立两年不谈营收，这家公司在想什么？
- AI 收藏夹 Vol.004：虚拟爱豆出道！
| 昇思MindSpore最新成果开源:北大高毅勤课题组发布高性能蛋白质结构预测工具 Posted: 19 Dec 2021 10:14 PM PST 近日,昇思MindSpore【1】团队与昌平实验室、北京大学生物医学前沿创新中心(BIOPIC)和化学与分子工程学院、深圳湾实验室高毅勤教授课题组联合推出蛋白质结构预测推理工具。该工具首次提供了基于昇腾AI基础软硬件平台的解决方案,并且端到端性能优于AlphaFold22-3倍。相关模型代码将依托于华为全场景AI框架昇思MindSpore进行... |
| Posted: 20 Dec 2021 06:18 PM PST 摘要：从显存优化，计算优化两个方面来分析一下如何进行深度学习模型推理优化。 本文分享自华为云社区《XEngine-深度学习推理优化》，作者： ross.xw。 前言 深度学习模型的开发周期，包括训练阶段和部署阶段。训练阶段，用户需要收集训练数据，定义自己的模型结构，在CPU或者GPU硬件上进行训练，这个过程反复优化，直到... |
| 构建于 PyTorch 之上，Facebook 母公司开源 Bean Machine Posted: 20 Dec 2021 04:40 PM PST Meta（前身为 Facebook）近日在 GitHub 平台发布一个名为 Bean Machine 的新项目，Meta 将 Bean Machine 定义为概率编程系统，能够使人工智能模型中的不确定性更容易表示和学习。 Bean Machine 能够用于开发特定领域的概率模型，并使用自动、不确定性感知学习算法自动学习模型中尚未观察到的属性。根据 Meta 的说法，Bea... |
| Posted: 20 Dec 2021 03:02 PM PST Sockeye 是一个基于 Apache MXNet 的快速而可扩展的深度学习库。Sockeye 代码库具有来自 MXNet 的独特优势。例如，通过符号式和命令式 MXNet API，Sockeye 结合了陈述式和命令式编程风格；可以在多块 GPU 上并行训练模型。 目前 Sockeye 更新到 3.0.7 版本，改进了训练速度，内容如下： [3.0.7] 在训练期间使用 torch.nn... |
| Posted: 20 Dec 2021 08:30 AM PST 开源不等于免费。 大概每个人刚开始了解开源时，都会听到这句话。 但是，有这样一家开源创企，花了近 2 年的时间，为开源软件 Apache Pulsar、Apache BookKeeper 做贡献，甚至还免费帮社区用户开发定制化的需求，分文不取…… 这家公司便是 StreamNative，其两位创始人郭斯杰和翟佳也是他们所维护的开源项目的创始成员和... |
| Posted: 16 Dec 2021 10:57 PM PST > 人工智能是一门融合了计算机科学、图形学、生物学、语言学等学科的前沿科学。随着产学研深度融合创新，人工智能从理论研究逐渐落地，各种应用与设想层出不穷。「AI 收藏夹」将会与大家分享一些 AI 领域实用有趣的文章和工具，与大家一起见证技术的创新与变革。 **文章** **0 1** **虚拟爱豆出道 !** 
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