Etkinlik Kaydı Momenta Kıdemli Araştırmacısı: Derin Öğrenmenin Operasyonel Verimliliğini Artırmak İçin Üç Açı
Derin öğrenmenin çok başarılı bir makine öğrenimi algoritması olduğu kanıtlanmıştır. Ancak çoğu zaman, derin öğrenmenin büyük bilgi işlem performansı gereksinimleri, bazı alanlarda, güç tüketimi, ısı yayılımı ve maliyet sınırlamaları nedeniyle yeterli bilgi işlem gücü sağlayamayan uygulamalarını engeller.
Bu alanlarda derin öğrenme nasıl kullanılabilir? Derin öğrenme modelini çalıştırma sürecinde hesaplama süresi nasıl kısaltılır ve eğitim görevlerinin tamamlanması nasıl hızlandırılır?
1 Şubat (gelecek Perşembe) 20:00 , Qubit ve Momenta Paper Reading, Chiguashe'nin teknoloji paylaşımının beşinci aşamasını getiriyor: Derin öğrenme performans optimizasyonu - derin öğrenmenin daha verimli çalışmasını sağlamak için üç perspektif . Momenta derin öğrenme modeli hızlandırma uzmanı, kıdemli araştırmacı Wang Jinwei , Model optimizasyonunun üç açısını paylaşmak için evrişimli sinir ağı CNN'yi örnek alacak ve problemlerin pratikte nasıl çözüleceğini sizinle tartışacak.
Konuk tanıtımı
Wang Jinwei
Özellik noktası konumlandırma uzmanı, derin öğrenme modeli hızlandırma uzmanı, Momenta'nın yüksek performanslı derin öğrenme dağıtım platformunu oluşturmaktan sorumlu Momenta'nın ilk çekirdek çalışanları.
Ana araştırma alanları, özellik noktası konumlandırma ve derin öğrenme modeli hızlandırmadır.Sensetime ve Deephi'de derin öğrenme algoritması araştırmasına katılmıştır. 2016 yılında Momenta'ya katılmıştır ve şu anda kıdemli bir araştırmacıdır. Yüksek performanslı bir derin öğrenme dağıtım platformu oluşturmaktan sorumludur ve zengin bir derin öğrenme modeline sahiptir Deneyimi hızlandırın.
Anahat paylaş
CNN modelinin maliyetini değerlendirmek için iki bakış açısı: hesaplama miktarı ve bellek erişim miktarı
Modelin hesaplanması nasıl optimize edilir
Modelin bellek erişimi nasıl optimize edilir
Çerçeve düzeyinden daha fazla performans nasıl elde edilir
etkinlik detayları
Aktivite süresi:
1 Şubat (Perşembe) akşamı 20: 00-21: 00
Faaliyet formu:
Çevrimiçi canlı yayın + WeChat grup etkileşimi
kayıt yolları:
Qubit assistant 5 ekleyin: qbitbot5 (1234 kübit asistanı ekleyen öğrenciler ilgili asistan ile iletişime geçebilirler), Açıklamalar: "kavun kulübü ye" , Geçtikten sonra gruba katılabilir, soruları cevaplamak için paylaşım süresi boyunca misafirlerle etkileşime girebilir ve ayrıca paylaşılan PPT'yi ilk kez alabilirsiniz.
Qubit genel hesabını takip edin: QbitAI ve resmi hesabın diyalog arayüzünde "Chiguashe" ye yanıt verin ve canlı yayın adresini de alabilirsiniz.
Chiguashe hakkında
Qubit etkinlik sütunlarından birinde, birçok teknik uzman ve yüksek kaliteli makalelerin yazarı zaman zaman teknolojiyi paylaşmak ve teknoloji teorisi ve uygulaması hakkında herkesle sohbet etmek için davet edilir.
Herkese mutlu bir yemek diliyorum ~~ ( )
Sponsor
Momenta kendini otonom bir sürüş beyni oluşturmaya adamıştır. Temel teknolojisi, derin öğrenmeye, yüksek hassasiyetli haritalara ve karar verme algoritmalarını yönlendirmeye dayalı çevre algısıdır. Ürünler, farklı seviyelerde otonom sürüş çözümleri ve türetilmiş büyük veri hizmetleri içerir. Ekip, Tsinghua Üniversitesi, Massachusetts Institute of Technology, Microsoft Research Asia gibi en iyi üniversitelerden geliyor ve üyeleri arasında derin öğrenme uzmanları, Faster R-CNN ve ResNet yazarları ve ImageNet ve MS COCO Challenge şampiyonları bulunuyor.
Yapay zeka ürün ve teknolojilerindeki yeni eğilimleri takip etmek için yalnızca yapay zeka hakkında raporlamaya odaklanıyoruz.
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! İlgili ayrıntılar için lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesini yanıtlayın.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalayan Yazar
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
