硬件加速

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域的应用日益广泛。为了满足大模型对计算资源的高需求，硬件加速技术应运而生。本文将围绕AI大模型硬件加速这一主题，对比分析专用芯片与算力集群的性能，旨在为AI大模型的发

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，大模型如Whisper在语音识别领域的应用越来越广泛。大模型的推理速度成为制约其实际应用的关键因素。本文将围绕Whisper推理速度的提升，从量化部署和硬件加速两个方面进行探讨，并

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域展现出强大的能力。大模型的计算量和存储需求也给实际应用带来了挑战。本文将围绕LLaMA大模型，探讨4-bit/8-bit量化技术在量化部署中的

摘要：随着人工智能技术的不断发展，AI作画作为一种新兴的应用场景，逐渐受到广泛关注。在低功耗设备上实现高效的AI作画功能，面临着计算资源有限、能耗高等挑战。本文将围绕边缘端优化这一主题，探讨如何在低功耗设备上实现A

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，AI作画已成为一项热门应用。传统的AI作画模型在边缘设备上部署时，往往因为模型过大、计算资源消耗过高而难以实现。本文将探讨如何通过轻量化模型和设备端推理方案，实现AI作画的边缘部署

人工智能硬件加速：GPU、TPU、NPU异构计算适配指南 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在各个领域得到了广泛应用。深度学习模型的计算量巨大，传统的CPU计算能力已经无法满足需求。为了提高计算效率，硬件加

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域的应用越来越广泛。为了提高大模型的计算效率，硬件加速技术成为了关键。本文将围绕GPU、NPU和ASIC三种硬件加速器，探讨其在AI大模型中的适配技巧，并通过代码实现

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，图像处理作为AI领域的重要分支，其应用场景日益广泛。为了提高图像处理的效率，硬件加速技术成为关键。本文将围绕GPU、TPU和NPU三种硬件加速器，探讨其在AI大模型图像处理中的应用

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉在各个领域中的应用越来越广泛。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作为一款开源的计算机视觉库，因其强大的功能和易用性而被

硬件加速方案在OpenCV中的应用：专用芯片适配 随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉领域的研究和应用日益广泛。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作为一款开源