OpenAI首席执行官Sam Altman讨论了AI如何增强人类能力,预测未来将有超级智能。他强调深度学习作为AI技术的核心,以及算力、能源、数据和人类意志对开启智能时代的重要性。Altman认为,智能时代将带来繁荣,解决气候问题和太空殖民,但也需注意AI的潜在负面影响。
Luga讨论了GPU在人工智能生态中的重要性,特别是在加速AI核心算力构建方面。GPU以其高度并行的架构,在深度学习等AI技术中展现出卓越性能。与CPU相比,GPU在处理图形渲染、机器学习、视频编辑等计算密集型任务时具有显著优势。GPU和CPU的协同工作提高了数据吞吐量和并发计算能力。GPU的应用场景包括专业可视化、机器学习、区块链和模拟技术等领域。
自2023年以来,全球对AIGC产业的关注日增。AIGC不仅融合AI能力,更重塑产业范式,推动生产力和创造力革命。AIGC产业链参与者角色将不断调整,前景广阔。AIGC是基于深度学习的内容自动生成方式,提高创作效率,降低成本。
该论文是陈涵晟在阿里达摩院实习期间的成果,融合了传统几何推理和深度学习,提出了计算3D物体位姿的新方法,能从单张图片计算出3D物体在真实世界里的位置和朝向
基于此,在近日举办的英特尔On产业创新峰会(Intel Vision)上,英特尔公司旗下的Habana Labs正式发布用于深度学习训练的第二代Gaudi(R)处理器
深度学习深刻改变了计算机应用程序的功能与形态,为了加速深度学习模型的推理,NVIDIA 英伟达推出了高性能深度学习推理优化器TensorRT。
9月27日,在中关村论坛国际技术交易大会上,一流科技创始人&CEO袁进辉宣布深度学习框架OneFlow v0.5.0正式上线GitHub,他重点介绍了OneFlow v0.5.0的四大特性。本次产品升级也是OneFlow自2020年7月31日开源以来,功能发布最重磅的版本。
高度紧凑、性能卓越的深度学习加速平台,支持GPU并可助力各工业应用的边缘AI部署。
AI技术带来的碳排放已经不容忽视;如果行业趋势继续下去,那么情况将很快失去控制。除非我们愿意重新评估并改革当今的AI研究议程,否则人工智能领域很可能在不久的未来成为引发气候变化的罪魁祸首。
百度智能云融合了云计算、大数据、百度大脑等百度的核心技术,把人工智能输送到千行万业,促进各行各业的智能化升级,成为加速AI工业化大生产的关键力量,而飞桨则是其中的核心基础底座。
10月17日-19日,2019年中国计算机大会(CNCC2019)在苏州举办,本届大会以“智能+引领社会发展”为主题,1000家机构的代表、8000余人参展参会。百度首席技术官王海峰在会上发表题为《深度学习平台支撑产业智能化》的演讲。
IBM已经与麻省理工学院的研究人员合作开发了一种新方法,可以更有效地训练“视频识别”深度学习模型。
9月26日,2019杭州云栖大会上,阿里云与Facebook宣布达成关于深度学习框架PyTorch的合作
Nvidia发布了用于高性能深度学习推理的新版本TensorRT软件平台,以强化自己的人工智能战略。
8月31日,2019世界人工智能大会(WAIC)开发者日于上海世博中心举办,百度深度学习技术平台部总监马艳军,与来自全球的2000名开发者分享了百度深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)的最新特性及应用实践。
8月28日,在北京举行的2019人工智能计算大会(AICC2019)上,Uber深度学习平台经理宁旭将在大会主论坛上分享如何更好的使用Horovod加速AI模型训练。
随着游戏与高强度图形工作负载总量的激增,GPU形式的专用加速器硬件也开始呈现出标准化趋势。更重要的是,深度学习的兴起与指数级增长的复杂化与专业化工作负载推动着专业硬件的又一轮复兴——这一次,企业将自主构建芯片以尽可能多地提升效率与速度。