Нейронные сети: современные методы оптимизации и глубокое обучение
Доклад Михаила Дуринова про нейронные сети: современные методы оптимизации, применяемые в ведущих IT-компаниях и актуальная информация про глубокое обучение.
📝 | Темы выпуска:
→ Какие есть эффективные подходы для оптимизации обучения и инференса нейронных сетей?
→ Какие девайсы подходят для обучения нейронных сетей?
→ Чем отличаются процессоры Huawei от других?
⌛ | Таймкоды:
00:00 Руководитель DSC
00:35 Вступительное слово Михаила
01:04 Про что расскажет Михаил на митапе
01:21 Постановка первоначальной задачи
02:12 Отличия и использование процессоров Ascend 910 и Ascend 310
03:38 Роль процессоров Ascend в AI
05:28 Характеристики architecture DaVinci
06:10 Назначение двух частей software stack for inference
07:14 Как правильно оптимизировать модель, идеи
08:35 Идея TASO (The Tensor Algebra SuperOptimizer for Deep Learning)
10:38 Техника по оптимизации нейронных сетей quantization
12:15 Про смысл и параметры quantization
14:53 Hardware possibilities for quantization
15:45 Принцип работы heterogeneous inferenc
33 views
17
1
6 months ago 02:09:40 1
СВЕТЛАНА. Член МежГалактического Совета. Целитель #практические#советы
6 months ago 00:11:06 1
Нейронные сети: краткая история триумфа
6 months ago 00:02:55 1
Mr. Freeman & Voices of Peace (Noize MC, Монеточка, Витя Исаев), “Никто не пострадал“
6 months ago 00:05:31 1
Ракеты П-800 «Оникс» и П-700 «Гранит»- как умные ракеты выбирают себе цель