ai芯片yolo（AI芯片有哪些）

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本文目录一览：

• 1、神经哥的电脑配置
• 2、AI常见的目标识别方法
• 3、鲲云科技新一代星空X9加速卡量产,最高4.47倍性能提升,为AI服务器...
• 4、各算子库对CNN的支持
• 5、百度昆仑芯片性能是T4的3倍?如何在服务器市场发挥作用?

神经哥的电脑配置

TF-GraF支持SSD、Faster-RCNN、RFCN和mask-RCNN的灵活模型选择，包括卷积神经网络（inceptions和ResNets）。TF-GraF负责设置和配置，允许任何人在他们的项目中使用深度学习技术，而无需安装复杂的软件和环境。Libfacedetection libfacedetection是一个用于图像中人脸检测的开源库。

R6T520我的这两台笔记本都是老式键盘，这两台笔记本尤其在夏天的时候，跟同学的本子比起来真的是太强了。夏天天气热，使用笔记本过程中，很多邻桌电脑嗡嗡响，而且键盘面很热，最严重的用着用着关机或者蓝屏，但是thinkpad R61和T520感觉不到，跟冬天没啥差别。而且，因为是美版的，机器的外壳很结实。

神经哥养蜂人阿亮演唱的歌曲有《谁》、《一路向北》、《西海情歌》、《怒放的生命》、《别知己》、《荷塘月色》等。神经哥养蜂人阿亮是江西宜春铜鼓人，在短视频平台翻唱了由张世东作词，蔡华垒作曲，雪十郎原唱的歌曲《谁》，神经哥养蜂人阿亮用丰富而准确的表情传神了该作品。

一，最低配置 1，CPU：Intel Pentium 3 800 MHz / AMD Athlon 2GHz。2，显卡：32 MB video card with DirectX 0 compatible drivers。3，内存：128MB。4，系统：WinXP/2003/Vista/7。5，硬盘：2GB。二，推荐配置 1，CPU：Intel Pentium 4 0 Ghz。

AI常见的目标识别方法

获取输入的原始图片 使用选择性搜索算法（selective search）评估相邻图像之间的相似度，把相似度高的进行合并，并对合并后的区块打分，选出感兴趣区域的候选框，也就是子图。这一步大约需要选出2000个子图。分别对子图使用卷积神经网络，进行卷积-relu-池化以及全连接等步骤，提取特征。

在AI的视觉领域，目标识别犹如寻宝图，引领我们探索的是那些基于深度学习的算法，比如CNN家族的瑰宝——RCNN、FAST-RCNN、FASTER-RCNN，以及实时定位的传奇——YOLO家族（YOLO、YOLOV1-TINY YOLO）和SSD。它们如同视觉世界的导航者，任务关键在于框定并分类出图像中的目标。

语音识别：AI可以通过语音识别技术将人类语言转化为文本，实现语音转文字的功能。 自然语言处理：AI可以识别人类自然语言，并对不同的语义进行处理与实现自然语言交互。 图像识别：AI可以识别图像中的内容，并加以分类标记描述等，用于图像分类、目标检测、人脸识别等应用。

实现AI识别通常需要以下几步： 收集大量的训练数据。 AI识别系统需要大量的训练图像/视频来学习识别特征和分类算法。数据量越大，识别效果越好。 选择机器学习模型。常用的模型有机器视觉 CNNs 、警觉机器人等。CNNs表现最好，但训练复杂度也最大。选择合适的模型结构和参数数量。 训练机器学习模型。

鲲云科技新一代星空X9加速卡量产,最高4.47倍性能提升,为AI服务器...

在2021年4月17日的第八届中国（上海）国际技术进出口交易会上，鲲云科技/以卓越的创新力震撼亮相，推出了新一代的星空X9加速卡，这款高性能利器无疑为AI服务器市场注入了强劲动力。

各算子库对CNN的支持

1、ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用，如 QQ，Qzone，微信，天天P图等。

2、LeNet神经网络由深度学习三巨头之一的Yan LeCun提出，他同时也是卷积神经网络 （CNN，Convolutional Neural Networks）之父。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，并在美国的银行中投入了使用。

3、访存密集型算子和计算密集型会有明显的区别，会要求我的访存带宽或者访存本身的存储容量比较高，同时不规则的数据搬运比较多，不像CNN中，一个4d-tensor可以从头到尾，而且我的4d-tensor的规则可能非常明显：W/H维度做下载样，C维度做特征变长，这种4d-tensor的特征对整个嵌入式智能平台是非常友好的。

4、据介绍，通过公司采用统一的AI编译器，勘智系列KPU能支持 TensorFlow、PyTorch和ONNX 模型导入。支持算子融合、稀疏压缩和量化等优化手段，对模型的延迟和带宽进行深度优化。K510同时还支持丰富的网络模型算子，当中包括常见的 CNN、RNN 算子和各类向量计算和数据处理操作。

5、基于边缘的图像分割算法： 有利用图像梯度的传统算法算子的sobel，roberts，prewitt，拉普拉斯以及canny等。

6、VTA专为CNN的世界设计，对卷积、反卷积等操作如鱼得水，但为了效率与兼容性，部分计算仍由CPU保驾护航。AutoTVM，就像一支自动调谐的交响乐团，由自动调优器和机器学习成本模型组成，它在硬件配置和性能预测的乐章中，演绎出最优化的旋律。

百度昆仑芯片性能是T4的3倍?如何在服务器市场发挥作用?

1、在性能对比测试中，K200在语音模型Bert/Ernie和图像分割YOLOV3算法中表现出色，且在线上性能数据方面，稳定性优于T4，延迟也有所降低。目前，百度已通过百度云以定向邀请的方式提供K200的AI算力，未来将根据用户反馈进一步扩大服务范围。

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