自从 AlexNet在 2012 年的 ImageNet 比赛中取得优异成绩以来,大量依赖 GPU 运算的深度神经网络软件框架(如TensorFlow 、PyTorch 、Caffe 等)的出现极大地降低了 GPU 的使用难度,因此它也成为人工智能硬件首选,在云端和终端各种场景均被率先应用,也是目前应用范围最广、灵活度最高的 AI 硬件。 比如我们熟知的谷歌、 ...
利用并行计算:树莓派4B支持多线程和GPU加速,可以充分利用这些特性进行并行计算,提高深度学习应用的运行速度。 总之,树莓派4B作为一款功能强大的微型电脑主板,为深度学习应用提供了理想的硬件平台。通过合理的配置和优化,我们可以在树莓派4B上实现高效的深度学习推理和应用部署。在接下来的文章中,我们将进一步探讨如何在树莓...
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步骤1:选择合适的硬件 首先,你需要选择适合你的需求的硬件。通常,一台高性能的图形处理器(GPU)会极大地提升深度学习模型的训练和推理速度。NVIDIA的GPU在深度学习领域非常受欢迎,因此我建议选择一款NVIDIA的GPU。 步骤2:安装操作系统和驱动程序 在你的计算机上安装一个适合深度学习的操作系统,如Ubuntu。然后,安装NVIDIA...
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硬件平台上深度学习自动内核优化 对于AI开发人员来说,在各种硬件平台上优化深度神经网络的性能仍然是一个难题。在系统支持方面,在这里面临着许多问题:将训练有素的模型从多个前端(例如Tensorflow,ONNX,MXNet…