IBM研发专用于神经网络的AI芯片,能效比GPU高280倍.pdf

联想 HPC&AI 技术平台解决方案，介绍：人工智能计算系统框架、联想GPU 服务器 、联想人工智能技术平台、利用GPU 加速计算的应用介绍

Image Blending Techniques Based on GPU Acceleration

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onnxruntime ocr c++ gpu工程化代码

2.2.0版本的tensorflow-gpu安装包,tensorflow版本2.2.0与keras版本2.3.1相互匹配

tensorflow_gpu-2.5.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl

我们关于“ 文章介绍了该软件包，并提供了背景信息。 Pytorch Forecasting旨在通过神经网络简化实际案例和研究的最新时间序列预测。目标是为高级专业人员提供最大程度的灵活性，并为初学者提供合理的默认值的高级API。具体来说，该软件包提供了 一个时间序列数据集类，它抽象化处理变量转换，缺失值，随机子采样，多个历史记录长度等。 基本模型类，提供时间序列模型的基本训练，以及在张量板中的记录和通用可视化，例如实际与预测以及依存关系图 用于时间序列预测的多种神经网络体系结构已针对实际部署进行了增强，并具有内置的解释功能 多地平线时间序列指标 Ranger优化器，用于更快的模型训练 使用调整 该程序包基于构建，可以直接使用CPU，单个和多个GPU进行培训。 安装 如果您在Windows上工作，则需要先使用以下命令安装PyTorch： pip install torch -f https

AutoDock-GPU：适用于GPU和其他加速器的AutoDock 关于 OpenCL和Cuda加速版的AutoDock4.2.6。 它通过在多个计算单元上并行处理配体-受体姿势来利用其令人尴尬的可并行LGA。 OpenCL版本是与TU-Darmstadt合作开发的，能够针对CPU，GPU和FPGA架构。 Cuda版本是与Nvidia合作开发的，以便在Oak Ridge国家实验室（ORNL）峰会上运行AutoDock-GPU，其中包括Jubilee Development公司的Aaron Scheinberg开发的批量配体管线。 引文 使用GPU和基于梯度的本地搜索加速AutoDock4， 2021，10.1021 / acs.jctc.0c01006 查看 特征 基于梯度的本地搜索方法（例如ADADELTA），以及AutoDock 4中Solis-Wets的改进版本。 它针

yolov5_FaceMask：检测带有或不带有口罩的人。 使用YOLOv5训练