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IBM突破性分布式计算:搞定深度学习负载

本文讲的是 IBM突破性分布式计算:搞定深度学习负载,为什么深度学习会是计算机的“杀手级应用”? IBM是怎么找到分布式计算来加快大数据人工智能工作负载处理速度的? 总的来说,这听起来足够简单:你有一台大型快速服务器在处理人工智能相关的大数据工作负载。然后需求变了,更多数据需要添加进来才能在一定时限内完成任务。逻辑上讲,你需要做的,就是添加更多的处理能力而已。 然而,就像流行表情包里说的一样:“臣妾做不到啊!” 没错,直到今天,添加更多的服务器是解决不了这个问题的。迄今为止的深度学习分析系统,都只能运行在单台服务器上;用例仅仅是不能通过添加更多服务器来扩展而已,这背后有些深层次的原因。 但是,现在,这一切都成为了历史。8月8日,IBM宣称,已找到新的分布式深度学习软件开发路线,不久之后深度学习负载分布式处理不再是梦。这很有可能是至少最近10年来,人工智能计算领域里跨越最大的一步。 联网服务器搞定AI任务听起来简单,但事实并非如此 仅仅能够联网一组服务器使之协调工作解决单个问题,IBM Research 就已然发现了让大规模深度学习更为实际的里程碑:如IBM最初的结果中证明的,用数百万张...

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伴随着AI在安防视频监控的深入应用,围绕着智能安防的核心-精准识别目标(人、车、物、行为......)、高效视频结构化(提取目标详细信息并标签化)为安防实战输出有效数据信息,基于深度学习的算法和底层技术架构为传统意义上的智能安防带来了更深层次的应用,推动着现有智能安防升级到更高阶的产业层次。 一、深度智能第一层:深度学习带来机器学习方式的改变 视频智能分析技术一直是各大科研院校、安防企业的核心研究领域,但是在过去传统的智能分析技术由于算法是人来根据不同的场景和应用需求进行设计,在适应性上需要人来不断的来改善和提升,所以表现出在特定的环境下表现出良好的性能,但是一旦环境等因素发生变化,传统的智能分析算法在应用上的性能就会降低。 传统智能分析算法存在不可突破的局限性,限制了智能分析技术的进一步发展,直到2012年之后,随着深度学习算法的突破,引起了工业界的广泛关注,同时得到了安防厂商的青睐。深度学习作为一种技术思想,其理论和技术本身并不是一种新鲜事物,但是随着硬件计算能力的突破和海量数据的积累,深度学习在各个领域的智能应用取得重大突破。深度学习解决了一些传统智能算法无法解决的问题,而且输出...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。