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Facebook开源深度学习项目Torchnet

Facebook发表了一篇学术论文和博客,详细介绍基于Lua的Torchnet项目。这是一个以深度学习为中心的新的开源项目,以之前开源的Torch库为基础构建。 在一次采访中,Facebook人工智能研究实验室(FAIR)的Laurens van der Maaten指出,它可以用于类似图像识别、自然语言处理这样的工作,其方法和面向Theano框架的Blocks和Fuel Python库类似。他还指出: 举例来说,它让完全隐藏I/O[输入/输出]开销变得非常简单,如果想要训练一个实际的大规模深度学习系统,那么这是许多人都需要的东西。 据报道,Torchnet提供的抽象不限于Torch,也可以用于Caffe和TensorFlow,因为Torchnet对底层学习框架的限制很少。 据报道,基于Torch-7的Torchnet提供了可重用的抽象和样板逻辑(围绕异步数据加载、机器学习多GPU计算等诸如此类的工作)。Torch 7使用Lua构建,用于在CPU上使用OpenMP/SSE以及通过CUDA体系结构在GPU上运行代数运算。据FAIR介绍,Torch 7是深度机器学习的基本框架之一。FAIR...

秒杀GPU方案,实时视频分析领域新突破

视频分析和图像识别是AI领域非常重要的应用,随着科技的发展对解决方案的系统性能提出了更高的要求,例如进行实时视频分析并识别1000个对象这就要求系统具有相当高的计算能力。   近日TeraDeep公司推出了行业突破性的图像识别和视频分析解决方案,除了该公司开发的一系列高级深度学习算法,其硬件平台采用的是合作伙伴Micron和Xilinx共同设计的AC-510加速器核心板卡和PCIe接口底板,集成了Xilinx Kintex UltraScale KU060 FPGA和Micron HMC(Hybrid Memory Cube,混合存储立方体)。 实时视频分析需要快速的进行物体识别并进行跟踪,因此需要非常低的延迟和超高的计算性能,传统的解决方法一般是采用GPU(graphical processing units,图像处理单元),但是在FPGA面前就不再显得那么有优势了,TeraDeep推出的基于FPGA架构设计提供了更快的分析速度,与最先进的GPU方案相比,延迟降为四分之一,同时功耗也降低为一半。 关于软件方面则采用的是TeraDeep公司开发的TD Accel 深度学习加速技术,该公...

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