Intel 技术专家直播:x86平台上,AI能力的演进及深度学习加速的关键技术

简介: 今天晚8点,扫码图中进入 InfoQ直播间,等你一起来探讨在英特尔各代 x86 平台上,AI 能力是如何进行演进的?

龙蜥社区联合 InfoQ,共同推出的系列公开课栏目——《龙蜥大讲堂》第四期来啦!在第四期节目中,我们将邀请蜥社区AI SIG成员,英特尔 AI 软件开发⼯程师黄文欢为我们带来英特尔x86平台上AI能力的演进及深度学习加速 (Intel® DL Boost) 的关键技术分享。周三晚 8 点锁定 InfoQ 直播间,一起来看龙蜥大讲堂。8 号晚 8 点整,重要的事情说三遍,千万不要错过我们的直播哦!


本期主题:基于英特尔 x86 平台构建 AI 软件生态系统


直播时间:2021 年 12 月 8 日(周三) 20:00


直播内容:

人工智能为社会各个领域的技术带来了无限可能,也诞生了很多优秀的应用。在这些应用背后,需要很强的计算性能和优化做支撑,为其提供准确、及时的结果。在英特尔各代 x86 平台上,AI 能力是如何进行演进的?AI 生态系统是怎样的?其中又有哪些关键技术?


直播大纲:

1、英特尔 x86 平台 AI 能力演进2、英特尔 AI 软件开发及部署生态系统3、性能优化方法及案例分享


听众受益:

了解英特尔 x86 平台上 AI 能力的演进及深度学习加速 (Intel® DL Boost) 的关键技术。了解英特尔 AI 生态系统,及相关的性能优化方法。


适合人群:

对 AI、英特尔 x86 感兴趣的开发者。


讲师介绍:

黄文欢,龙蜥社区 AI SIG 成员,英特尔 AI 软件开发工程师,所在的超大规模云计算软件团队与阿里巴巴一直展开着深度合作,深耕于英特尔 x86 平台的 AI 性能优化。

如何观看直播?

12 月 8 日 20:00 扫描下方【二维码】,进入直播间。

黄文欢海报.png

后续直播有没有回放?

或许有很多小伙伴想问,我对这个主题很感兴趣,但时间冲突无法观看直播,应该怎么办?没关系哈,小龙贴心地为大家准备了直播视频回放PPT 课件。以防走失,大家可持续关注社区微信公众号【OpenAnolis 龙蜥】,视频回放和 PPT 课件将在后续直播回顾文章中获取。

—— 完 ——

加入龙蜥社群

加入微信群:添加社区助理-龙蜥社区小龙(微信:openanolis_assis),备注【龙蜥】拉你入群;加入钉钉群:扫描下方钉钉群二维码。欢迎开发者/用户加入龙蜥社区(OpenAnolis)交流,共同推进龙蜥社区的发展,一起打造一个活跃的、健康的开源操作系统生态!

开发者社区.png

关于龙蜥社区

龙蜥社区(OpenAnolis)是由企事业单位、高等院校、科研单位、非营利性组织、个人等按照自愿、平等、开源、协作的基础上组成的非盈利性开源社区。龙蜥社区成立于 2020 年 9 月,旨在构建一个开源、中立、开放的Linux上游发行版社区及创新平台。

短期目标是开发龙蜥操作系统(Anolis OS)作为 CentOS 替代版,重新构建一个兼容国际 Linux 主流厂商发行版。中长期目标是探索打造一个面向未来的操作系统,建立统一的开源操作系统生态,孵化创新开源项目,繁荣开源生态。

龙蜥OS 8.4已发布,支持 x86_64 、ARM64、LoongArch 架构,完善适配 Intel、飞腾、海光、兆芯、鲲鹏、龙芯等芯片,并提供全栈国密支持。

欢迎下载:https://openanolis.cn/download

加入我们,一起打造面向未来的开源操作系统!

https://openanolis.cn/

相关文章
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能
深度学习中的正则化技术及其应用
【9月更文挑战第8天】在深度学习的探索之旅中,正则化技术如同指南针,引导我们穿越过拟合的迷雾。本文将深入浅出地介绍几种常见的正则化方法,并通过实际代码示例揭示它们如何在模型训练中发挥作用。从L1和L2正则化的基本概念出发,到Dropout技术的随机性之美,再到数据增强的多样性魅力,我们将一起见证这些技术如何提升模型的泛化能力。你将发现,正则化不仅是防止过拟合的技术手段,更是深度学习艺术的一部分。让我们开始这段探索之旅,解锁深度学习中正则化的奥秘。
33 10
|
15天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
深度学习中的图像识别技术
【9月更文挑战第3天】本文介绍了深度学习在图像识别领域的应用,包括卷积神经网络(CNN)的原理、实现和优化方法。通过代码示例展示了如何使用Python和TensorFlow库构建一个简单的CNN模型进行图像分类。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 监控 自动驾驶
基于深度学习的图像识别技术及其应用
【9月更文挑战第16天】本文深入探讨了基于深度学习的图像识别技术,并详细阐述了其在不同领域的应用。通过分析深度学习在图像识别中的作用机制和关键技术,本文揭示了该技术在自动驾驶、医疗诊断、安防监控等领域的应用前景。同时,文章还讨论了当前面临的挑战和未来的发展方向,为读者提供了对深度学习图像识别技术的全面认识。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
深度学习中的模型压缩技术在人工智能领域,深度学习技术的迅猛发展带来了巨大的计算资源需求。为了解决这一问题,模型压缩技术应运而生。本文将介绍什么是模型压缩、常见的模型压缩方法以及其在实际应用中的意义。
随着深度学习技术的广泛应用,计算资源的需求也大幅增加。为减少资源消耗,提升模型效率,模型压缩技术成为研究热点。本文探讨了模型压缩的定义、主流方法和其重要性。通过量化、剪枝、知识蒸馏和轻量级架构等策略,模型得以在保持性能的同时减小体积,从而适用于资源受限的环境。这些技术不仅降低了计算成本,还推动了深度学习在移动设备和边缘计算等领域的应用,使AI技术更加普及和实用。总之,模型压缩在平衡模型性能与资源消耗之间发挥着关键作用,是未来AI发展的重要方向。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
深度学习中的模型压缩技术:从理论到实践
本文深入探讨了深度学习领域中的模型压缩技术,包括权重剪枝、量化、知识蒸馏和轻量级模型设计。通过对比实验结果,展示了这些技术在保持模型精度的同时,显著降低计算资源和存储需求。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 编解码 文件存储
深度学习中的模型压缩技术:从理论到实践
本文旨在探讨深度学习领域中的模型压缩技术,包括其背后的理论基础、常见方法以及在实际场景中的应用。我们将从基本的量化和剪枝技术开始,逐步深入到更高级的知识蒸馏和模型架构搜索。通过具体案例分析,本文将展示这些技术如何有效减少模型的大小与计算量,同时保持甚至提升模型的性能。最后,我们将讨论模型压缩技术未来的发展方向及其潜在影响。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
深度学习中的模型压缩技术:从理论到实践
随着深度学习技术的迅速发展,复杂的神经网络模型在许多任务中取得了显著成果。然而,这些模型通常参数量大,计算复杂度高,难以部署到资源受限的设备上。为了解决这个问题,模型压缩技术应运而生。本文将探讨几种主流的模型压缩方法,包括权重剪枝、量化和知识蒸馏,介绍其基本原理、实现步骤以及在实际应用中的效果。通过具体案例分析,我们将展示如何有效地使用这些技术来减少模型的大小和计算需求,同时保持甚至提升模型的性能。最后,我们将讨论当前模型压缩技术面临的挑战和未来的发展方向。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法框架/工具 Python
深度学习中的正则化技术及其应用
【9月更文挑战第12天】在深度学习领域,正则化技术是防止模型过拟合的重要手段。本文将深入探讨L1、L2以及Dropout等常见的正则化方法,并结合代码示例,展示如何在实际应用中有效利用这些技术提升模型的泛化能力。
15 1
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索AI的奥秘:深度学习与神经网络
【9月更文挑战第11天】本文将深入探讨人工智能的核心领域——深度学习,以及其背后的神经网络技术。我们将从基础理论出发,逐步深入到实践应用,揭示这一领域的神秘面纱。无论你是AI领域的初学者,还是有一定基础的开发者,都能在这篇文章中获得新的启示和理解。让我们一起踏上这场探索之旅,揭开AI的神秘面纱,体验深度学习的魅力。
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
揭秘AI的魔法:深度学习如何改变世界
在这篇文章中,我们将一起探索深度学习——一种强大的人工智能技术。我们将从基础开始,了解什么是深度学习以及它如何工作。然后,我们会看到深度学习是如何影响我们日常生活的各个方面,从医疗到自动驾驶汽车,再到个性化推荐系统。最后,我们将讨论深度学习面临的挑战和未来的可能性。让我们一起揭开深度学习的神秘面纱,看看这个“魔法”是如何改变我们的世界的。