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高维方程求解困难,精度和性能无法兼顾。本SIG着眼于昇思MindSpore Flow,充分利用昇思MindSpore的优点,持续完善套件功能,拓展社区生态,为广大科研人员,老师和学生提供高效易用的AI计算流体仿真套件的同时,为这个领域中,有着强大影响力和浓厚的兴趣的人们提供一个能够共同交流合作的平台。聚焦AI在流体中的应用,探索流体力学仿真中物理驱动、数据驱动、数据机理融合的AI流体仿真等多种范式
如果我们有一个MindSpore IR格式的模型,我们就可以对它进行改造,然后使用原有的编译方法对它修改后的MindSpore IR模型进行编译优化,再部署在不同的硬件设备上,而不用对不同的硬件做定制化的语法改造。但你有没有想过,最终你的硬件运行这个模型的时候,使用的是什么代码格式?如果x <=1,那么f(x)=x-1。以上讲了如何创建一个 f(x)=x+1的计算图,如果我们现在有另外一个计算函数
随着人工智能爆火出圈,狂飙之势从22年底持续到23年初,与以往的技术突破不同的是,此次的大模型不仅被技术界关注,而且备受投资界、产业界和大众消费者的追捧,使它成为历史上最快月活过亿的现象级应用,继而引发全球科技巨头的AI竞赛。大模型的高智能化离不开对模型的大规模预训练,这背后需要强大的AI框架作底层支持。面对动辄千亿级参数的大模型,如何使能广大开发者和用户进行开发,在当前大模型研究分秒必争之时弯道
昇思MindSpore是一款使能从算法研究到生产部署全流程的开源AI框架。开源至今,昇思MindSpore致力于提供更好的AI开发体验,关键特性和功能一直在持续演进和优化。- 此外,AI框架还支持多种编程范式,包括面向对象、函数式、函数式+面向对象融合等,让开发者可以根据自己的需求选择最适合的编程方式。- 企业级安全可信的特性则保证了数据和模型的安全性和可靠性,从消费级AI到企业级AI,打造AI可
系统借助昇思MindSpore AI框架、以边云协同计算架构、神经网络算法为支撑,应用计算机视觉技术,能够发现可见光图像、红外图像、多光谱图像背后的数据,同时将温度、湿度、光照、风力、风向等气象信息进行交叉分析,可实现林区环境综合决策的科学化、林区环境监管的精准化、林区环境公共服务的便民化。“美丽中国,绿色是根本。,打造“大数据+人工智能”的农业数字大脑,构建农业数据、技术、管理三位一体的新引擎,
开发者可以在线查询基于昇思MindSpore构建的模型和数据集,并选择自己感兴趣的大模型及相关任务,如鹏城.盘古大模型的知识问答、检索和推理等、紫东.太初多模态大模型的以音搜图、以图生音和以音生图等。随着人工智能技术的快速发展,数据和算力资源的日益丰富,真实应用场景的不断涌现,AI 产业级应用已经进入大数据、大模型时代,AI 技术需要通过海量精准的大数据和丰富明确的应用场景产生价值。AI 框架作为
这个问题的核心原因在于CUDA的编译工具,在Windows下依赖cl.exe,这是微软的MSVC的编译器,因此无法使用Mingw的Gcc工具链完成编译。在解决了海量的工程问题后,当前master分支代码已可以基于MSVC完成Windows GPU版本编译,并在2.0版本中进行正式的发布。编译好的GPU版本在代码仓的build/package中,如下,使用pip install mindspore_
该套件使用的增量训练的AI方法,相比原始的PINNs方法,性能提升了15倍以上;Omdia的分析师认为,与大模型类似,“AI for Science”是人工智能创新发展的重要方向,AI框架对“AI for Science”的发展起着关键的技术支撑作用。这一技术创新也得到了中国AI开发者的认可,根据《中国人工智能框架市场调研报告》所示,中国AI开发者认为,昇思MindSpore拥有业界领先的并行算法
我们欢迎更多的企业、科研院所参与到我们的开源社区中来,持续演进可微分FDTD电磁求解器,共同探索AI+电磁的未来。经过50多年的发展FDTD已经成为成熟的数值方法,并且应用范围非常广泛,如辐射天线的分析、微波器件和导行波结构的研究、散射和雷达截面计算、周期结构分析、电子封装、核电磁脉冲的传播和散射等。利用代码包提供的API,用户可按照“导入依赖”、“导入数据集”、“定义介质模型”、“定义可微分FD
同元软控与华为携手合作,打造了以高性能科学计算语言Julia为用户语言、以华为昇思MindSpore为底层的AI系列工具箱。如深度学习工具箱内含丰富的函数库、应用案例及完善的帮助文档。基于深度学习工具箱,用户可以采用Julia构建卷积神经网络、循环神经网络等各种类型深度学习网络模型,并进行训练计算,深度学习工具箱已在图像识别、语言识别、故障预测等方向开展了应用验证,取得了良好效果。