标签:Resnet50

噩梦燃料:毫升硬件加速器的危害
通过史蒂夫罗迪4月- 13,2023 -评论:0

主要设计大量的硅设计团队在2023年面临的挑战是建立正确的数量的机器学习(ML)性能功能到今天的硅带出来的艺术的状态(SOTA)毫升推理模型将在2026年及以后看起来像当硅将在批量生产中使用的设备。鉴于mac的持续快速变化……»阅读更多

识别PCB缺陷深度学习单步检测模型
通过技术论文链接——7月22日,2022 -评论:0

这种新技术论文题为“端到端深度学习印刷电路板制造缺陷分类框架”是高等技术研究人员师范学院(ETS)在蒙特利尔,魁北克。抽象”我们报告一个完整的深度学习框架使用一个单步对象检测模型,以快速、准确地检测和分类的类型manufacturi……»阅读更多

优化机器学习的新方法
通过布来安梅奥- 02年4月,2020 -评论:1

随着越来越多的设计师采用机器学习(ML)在他们的系统中,他们从简单应用程序工作的功率和性能优化的实现。今天可用的一些技术。别人需要一段时间才能渗透通过之前的设计流程和工具成为现成的主流设计师。任何新技术是一个基本的…»阅读更多

在推理软件加速器
通过埃德·斯珀林2020年2月- 10(-评论:0

的首席执行官杰夫•泰特Flex Logix,谈到推理加速器硬件软件合作设计的重要性,如何影响性能和权力,以及新方法芯片制造商正在将人工智能芯片市场。»阅读更多

推测效率
通过埃德·斯珀林- 11年7月,2019 -评论:0

的CEO杰夫•泰特Flex Logix,与半导体工程商谈如何衡量推论芯片的效率,如何实现成本最低、最吞吐量和基准的真正表演。»阅读更多

基准的边缘
通过埃德·斯珀林- 07年2月,2019 -评论:0

的CEO杰夫•泰特Flex Logix,谈到基准在边缘设备,特别是对卷积神经网络。https://youtu.be/-beVEpKAM4M»阅读更多

  • 赞助商

关于

导航

与我们联系

版权©2013 - 2023 SMG |服务条款|隐私政策
Baidu