vivo自研芯片V1开启硬件级算法时代,将于X70系列亮相
爱泡研究所
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· 2021-09-11
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CXL:破解AI时代“内存墙”新途径
AI大模型的快速发展推动“算力”和“存力”需求快速增长,“内存墙”问题由来已久,在 AI 时代表现的愈发明显,“算力”和“运力”之间的差距越来越大。Transformer 类的模型参数的数量呈现指数增长,每两年增加 410 倍,而 GPU 内存仅以每两年 2 倍的速度扩展。1、AI时代“内存墙”问题
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Go 1.22 的新增功能系列之二:reflect.TypeFor
Go 1.22 的第一个候选版本已经发布,这意味着最终版本即将发布,现在是我在博客中介绍我在这个周期中所做工作的时候了。像往常一样,我的贡献很小,但它们是我的,所以我将从幕后的角度来谈谈它们。首先是reflect.TypeFor。这是整个函数:// TypeFor returns the [Type
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GPT的风也吹到了CV,详解自回归视觉模型的先驱! ImageGPT:使用图像序列训练图像 GPT模型
作者丨科技猛兽编辑丨极市平台导读 在 CIFAR-10 上,iGPT 使用 linear probing 实现了 96.3% 的精度,优于有监督的 Wide ResNet,并通过完全微调实现了 99.0% 的精度,匹配顶级监督预训练模型。本文目录1 自回归视觉模型的先驱 ImageGPT:
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Go 1.22 的新增功能系列之一:cmp.Or
截至撰写本文时,Go 1.22 已经发布几个月了。早就该结束我为 1.22 所做的工作的系列了。抱歉耽搁了这么久,我最近忙于生活事务。如果您错过了我关于reflect.TypeFor(https://blog.carlana.net/post/2024/golang-reflect-type-for
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【深度学习】图解自注意力机制(Self-Attention)
一、注意力机制和自注意力机制的区别Attention机制与Self-Attention机制的区别传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。简单讲就是说Attention机制中的权重的计算需要Target来参与。即在Encoder-Decoder 模型中,At
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面试官:限流的常见算法有哪些?
限流的实现算法有很多,但常见的限流算法有三种:计数器算法、漏桶算法和令牌桶算法。1.计数器算法计数器算法是在一定的时间间隔里,记录请求次数,当请求次数超过该时间限制时,就把计数器清零,然后重新计算。当请求次数超过间隔内的最大次数时,拒绝访问。计数器算法的实现比较简单,但存在“突刺现象”。突刺现象是指
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图解 transformer 中的自注意力机制
↓推荐关注↓本文将将介绍注意力的概念从何而来,它是如何工作的以及它的简单的实现。注意力机制在整个注意力过程中,模型会学习了三个权重:查询、键和值。查询、键和值的思想来源于信息检索系统。所以我们先理解数据库查询的思想。假设有一个数据库,里面有所有一些作家和他们的书籍信息。现在我想读一些Rabindra
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985 本硕,秋招上岸阿里算法岗!
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