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LC3专场之阿里云弹性人工智能服务-极致加速人工智能应用性能

内容:  阿里云弹性人工智能服务是基于阿里云弹性基础资源,为用户提供极致性能优化的、一站式的、开源开放的人工智能解决方案。  在LC3会议上我们介绍了我们极致加速人工智能应用性能;  介绍了集团内的应用优化,其中OCR识别的性能提升到原来的2.5倍,语音识别的性能提升到原来的4倍;  介绍了公共云上的异构计算服务、超级计算集群服务以及E-HPC和基于容器的AI解决方案;  介绍了公共云上CTR预估场景的技术架构和性能优化,CTR预估训练的性能提升到原来的14倍;  介绍了图像识别场景的技术架构和性能优化,图像识别训练ResNet-50模型的128张GPU卡比原始性能提升63%,ResNet-101模型的128张GPU卡比原始性能提升70%,Inception-v3模型的128张GPU卡比原始性能提升50%,VGG-16模型的128

使用PaddleFluid和TensorFlow训练RNN语言模型

专栏介绍:Paddle Fluid 是用来让用户像 PyTorch 和 Tensorflow Eager Execution 一样执行程序。在这些系统中,不再有模型这个概念,应用也不再包含一个用于描述 Operator 图或者一系列层的符号描述,而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。 本专栏将推出一系列技术文章,从框架的概念、使用上对比分析 TensorFlow 和 Paddle Fluid,为对 PaddlePaddle 感兴趣的同学提供一些指导。 在图像领域,最流行的 building block 大多以卷积网络为主。上一篇我们介绍了如何在 PaddleFluid 和 TensorFlow 上训练图像分类任务。卷积网络本质上依然是一个前馈网络,在神经网络基本单元中循环神经网络是建模序列问题最有力的工具, 有着非常重要的价值。自然语言天生是一个序列,在自然语言处理领域(Nature Language Processing,NLP)中,许多经典模型都基于循环神经网络单元。可以说自然语言处理领域是 RNN 的天下。 这一篇以 NLP 领域的 RNN 语言模型(RNN Language...

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