算能開發(fā)者社區(qū)文章

• “創(chuàng)客北京2023”算能·企業(yè)AI+TPU專項(xiàng)賽獲獎(jiǎng)名單出爐！2023-10-10 10:17

  

  近日，“創(chuàng)客北京2023”算能·企業(yè)AI+TPU專項(xiàng)賽決賽圓滿落幕。417個(gè)各具特色的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目入選算能專項(xiàng)賽道，經(jīng)過層層選拔，11個(gè)項(xiàng)目脫穎而出！算能大模型產(chǎn)品總監(jiān)孫哲代表算能在活動(dòng)上致辭，他表示，本屆“創(chuàng)客北京”大賽是一項(xiàng)為促進(jìn)創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)而舉辦的盛會(huì)，算能作為承辦單位，致力于為每一位參賽者和企業(yè)提供一個(gè)全方位展示的平臺，期望盡自己的綿薄之力推動(dòng)創(chuàng)新、創(chuàng)

  AI TPU 模型 1004瀏覽量

• TPU-MLIR量化敏感層分析，提升模型推理精度2023-10-10 10:17

  

  背景介紹TPU-MLIR編譯器可以將機(jī)器學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)換成算能芯片上運(yùn)行的bmodel模型。由于浮點(diǎn)數(shù)的計(jì)算需要消耗更多的計(jì)算資源和存儲(chǔ)空間，實(shí)際應(yīng)用中往往采用量化后的模型（也稱定點(diǎn)模型）進(jìn)行推理。相比于浮點(diǎn)數(shù)模型，量化模型的推理精度會(huì)有一定程度的損失。當(dāng)精度損失較大時(shí)，需要搜索模型中對精度影響較大的層，即敏感層，將其改回浮點(diǎn)類型，生成混精度模型進(jìn)行推理。以mo

  TPU 機(jī)器學(xué)習(xí) 模型 2032瀏覽量

• 大象轉(zhuǎn)身，TPU-MLIR適配DragGAN模型前向操作2023-10-10 10:17

  

  DragGANDragGAN是由谷歌、麻省理工學(xué)院和馬克斯普朗克研究所創(chuàng)建的一種新的人工智能模型。通過點(diǎn)擊、拖動(dòng)等簡單的交互操作就能改變拍攝對象的姿勢、形狀和表情等。DragGAN改變了傳統(tǒng)的PS操作流程，只需簡單拖拽起點(diǎn)和終點(diǎn)，AI就會(huì)根據(jù)圖像的變化自動(dòng)生成和補(bǔ)全圖像。DragGAN可處理的圖像類型豐富多樣，無論是人類表情的調(diào)整還是自然風(fēng)景的變化，都可以在

  GaN 人工智能 模型 1101瀏覽量