本文在回顾分布式深度强化学习 DDRL 基本框架的基础上，重点介绍了 IMPALA 框架系列方法。AlphaGo 是一个在人机博弈中赢得众多职业围棋手的 agent 机器人。随着 AlphaGo 的突破，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）成为一种公认的解决连续决策问题的有效技术。人们开发了大量算法来解决介于 DRL 与现实世界应用之间的挑战性问题，如探索

表 1 总结了 BitNet b1.58 和 LLaMA LLM 的困惑度和成本：在困惑度方面，当模型大小为 3B 时，BitNet b1.58 开始与全精度 LLaMA LLM 匹配，同时速度提高了 2.71 倍，使用的 GPU 内存减少了 3.55 倍。特别是，当模型大小为 3.9B 时，BitNet b1.58 的速度是 LLaMA LLM 3B 的 2.4 倍，消耗的内存减少了 3.32

近日，谷歌发表的一篇论文中《 Speed Is All You Need: On-Device Acceleration of Large Diffusion Models via GPU-Aware Optimizations 》，他们实现了在 GPU 驱动的设备上运行 Stable Diffusion 1.4 ，达到 SOTA 推理延迟性能（在三星 S23 Ultra 上，通过 20 次迭代生

这里介绍在使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法。该文所提方法，都是假设你在 GPU 环境下训练模型。whaosoft aiot http://143ai.comwhaosoft aiot http://143ai.com具体来说，在 forward pass 中，function 会以 torch.no_grad() 方式运行，不存储中间激活。相反的是， forwar

为了训练最好的语言模型，管理大型、高质量的训练数据集至关重要。Meta 表示，Llama 3 是在两个定制的 24K GPU 集群上、基于超过 15T token 的数据上进行了训练 —— 相当于 Llama 2 数据集的 7 倍还多，代码数据相当于 Llama 2 的 4 倍。最新发布的 8B 和 70B 参数的 Llama 3 模型可以说是 Llama 2 的重大飞跃，由于预训练和后训练（Po

因此，与 2D 视觉领域不同，在 3D 领域，大多数方法都直接在特定数据集上进行训练和评估，以解决特定的 3D 视觉任务（例如，使用合成的物体或者 ShapeNet 进行新视角合成，使用 ModelNet 和 ScanObjectNN 进行物体分类，使用 KITTI 和 ScanNet 进行场景理解）。对 MVImgNet 中的稠密重建结果，研究团队进行了进一步的数据清洗（例如移除掉噪音过大、过于

随着化合物库规模的不断增大，对超大型 VS 更快方法的需求引起了学界对一系列加速方法的开发，例如 QuickVina 2 和 AutoDock GPU，以及用于预测结合亲和力和生成结合位姿的深度学习 (DL) 技术。相反，基于 EGNN 的模型表现出卓越的速度，但在生成具有化学上合理的键长和键角的构象方面面临挑战。尽管对接算法可以产生可接受的对接构象，但结合亲和力预测（也称为化合物-蛋白质相互作用

上次就发发原理 这次是实践本文将以往抽象的分布式训练的概念以代码的形式展现出来，并保证每个代码可执行、可验证、可复现，并贡献出来源码让大家相互交流。本例中会先在Node0上启动4 GPU的worker group ，等其训练一段时间后，会在Node1上再启动4 GPU的workers，并与Node1上的workers构成一个新的worker group，最终构成一个2机8卡的分布式训练。由于工作需

说几个目标检测的框架~~ 有大目标的也有小目标的~~现在目标检测大部分就是如上图案例，针对较大目标还是可以精确检测到，然后利用检测到的物体进行下一步的输入，每个行业的场景使用不同，所以检测也是视觉的基石！现在的目标检测框架都是基于卷积网络的。这是一种非常强大的方法，因为它能够将RGB图像抽象成高级语义的深度特征，也可以将创造一些低级的图像抽象，如线，圆圈，然后将它们“迭代组合”成框架想要检测的目标

Ultralytics YOLOv5作为最流行的目标检测网络之一，因为其良好的工程化和文档支持，深受广大AI开发者的喜爱，也广泛地应用于工业界实践中。本文将重点介绍如何使用OpenVINOTM 2022.1 Post-training Optimization Tool（POT）API对YOLOv5 OpenVINO FP32模型进行INT8量化，实现模型文件压缩，从而进一步提高模型推理性能。