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每日一博 | Lepton 无损压缩原理及性能分析

作者:vivo 互联网数据库团队- Li Shihai 本文主要介绍无损压缩图片的概要流程和原理,以及Lepton无损压缩在前期调研中发现的问题和解决方案。 一、从一个游戏开始 1.1 游戏找茬 请拿出你的秒表计时,在15秒时间内找出下面图片的差异。 时间到了,你发现两张图片的差异了吗? 二、智者的成长 在上面的游戏中,你可能你并没有发现两张图片间有任何差异,而实际上它们一张是3.7MB的jpg格式的原图,另外一张是大小为485KB的jpg格式压缩图片,只是大小不同。你可能会有些生气,愤愤不平到这是欺骗,然而聪明的你很快在大脑中产生了一连串的疑问,这些问号让你层层揭开游戏的面纱,不在为愚弄而悔恨,反而从新知中获得快乐。 2.1 苏格拉底助产术 上面图片为何变小了呢? 丢失了的信息去哪了呢? 为什么图片质量下降了,我却看不出来呢? 我还能将它变的更小吗? 我能将它还原成原来的大小吗? 为什么要压缩我的图片? 上面图片为何变小了?图片从3.7MB变成485KB是因为我使用了图片查看工具将原图另存成一张新的图片,在另存的过程中,有一个图片质量选择的参数,我选择了质量最低,保存后便生成了一张更...

性能提升 12 倍,Meta 推出不限定 GPU 的 AI 框架

到目前为止,人工智能推理引擎在很大程度上被束缚在它们所设计的特定硬件上。这样的硬件锁定意味着开发人员将需要为不同的硬件构建特定的软件,并且很可能也会减缓行业整体创新的步伐。 Meta 日前开源了一套新的 Python 框架,名为 AITemplate(AIT)。它彻底改变了上述情况,使开发者可以在不牺牲速度和性能的前提下使用不同厂商的 GPU。 AITemplate 能够提供高速的推理服务,最初将同时支持 Nvidia TensorCore 和 AMD MatrixCore 推理硬件,并且以 Apache 2.0 许可协议开放了 AITemplate 的源代码。 Meta 工程总监 Ajit Mathews 表示:"当前版本的 AIT 主要是支持 Nvidia 和 AMD 的 GPU,但该平台是可扩展的,如果有需要的话,将来还可以支持 Intel 的 GPU。现在我们已经开放了 AIT 的源代码,我们欢迎任何有兴趣的芯片供应商能够为它做出贡献。” 与 PyTorch 中的 Eager 模式相比,Meta 使用 AIT 在 Nvidia A100 AI GPU 上实现了高达 12 倍的性...

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