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国防科技大学团队自主研发设计了MT-3000高性能多区异构处理器,并将其作为重要算力部署于我国新一代天河超级计算机系统中.为拓展MT-3000在人工智能领域的应用前景,亟需攻克Py Torch等主流深度学习框架仅与国外少数厂商的硬件深度绑定这一技术壁垒.聚焦于Py Torch中常用算子与MT-3000异构处理器适配方法的研究.针对MT-3000处理器中,部分Py Torch算子难以利用DSP加速核实现加速的问题.设计并实现了PyTorch虚拟算子.通过常用算子的对比实验表明,提出的方法准确可靠,且基本没有性能损失. 相似文献
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深度学习平台对人工智能的发展起着重要的推动作用,然而,目前的深度学习平台存在使用门槛高或者缺乏个性化支持的问题.设计并实现了一站式深度学习智能平台NKI,对不同用户群体提供了全方位的支持和服务.通过拖拽式模型构建、经典算法复用和神经架构搜索算法,NKI让初学者能够在短时间内完成深度学习模型的构建、训练和应用,无需深入学习复杂的编程技术;对于算法专家,NKI提供了更多个性化的选择,如根据自身需求定制组件和数据集、进行在线数据预处理、以及直接执行深度学习代码等,这种高度定制化的服务使得深度学习专业人士能够更灵活地应对各种复杂任务,满足不同领域的需求.NKI是一个多层次、多功能的低代码深度学习平台,旨在促进深度学习技术的普及,让不同背景和技能水平的用户都能轻松地应用深度学习技术. 相似文献
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切分是光学字符识别中一个至关重要的步骤,它直接影响着最终文本识别的准确性.传统光学字符识别一般是针对给定的文本图像提供单一的切分策略,但在处理低质量或者格式多变的图像时效果较差.研究了多切分候选的选择问题,提出了一种针对多切分候选的基于GPT模型语义反馈的切分选择算法.实验表明,本文提出的算法,通过与GPT模型的语义评估能力有效结合,对低质量文本图像的切分任务取得了显著的改进,进一步提升了识别的准确率. 相似文献
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