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上一篇文章简单了解计算机中常用几种微分方式。本文将深入介绍 AI 框架离不开的核心功能：自动微分。 而自动微分则是分为前向微分和后向微分两种实现模式，不同的实现模式有不同的...

上一篇文章简单了解计算机中常用几种微分方式。本文将深入介绍 AI 框架离不开的核心功能：自动微分。 而自动微分则是分为前向微分和后向微分两种实现模式，不同的实现模式有不同的...

自动微分（Automatic Differentiation，AD）是一种对计算机程序进行高效准确求导的技术，一直被广泛应用于计算流体力学、大气科学、工业设计仿真优化等领域...

内容介绍 这一篇幅里面主要是围绕 AI 框架、或者训练平台的自动微分功能。AI 框架中关于自动微分的一个重要性不言而喻，实际上自动微分是贯穿整个 AI 框架的全流程。没有了...

本文将会介绍华为自研AI框架昇思MindSpore，这是一个面向全场景设计的AI计算框架，旨在为AI算法研究和生产部署提供一个统一、高效、安全的平台。接下来，将详细阐述Mi...

编程范式、编程范型、或程式设计法（Programming paradigm），是指软件工程中的一类典型的编程风格。常见的编程范型有：函数式编程、命令式编程、声明式编程、面向...

在前面的内容主要是讲述了 AI 框架在数学上对自动微分进行表达和处理，最后表示称为开发者和应用程序都能很好地去编写深度学习中神经网络的工具和库，整体流程如下所示： 除了要回...

深度学习范式主要是通过发现经验数据中，错综复杂的结构进行学习。通过构建包含多个处理层的计算模型（网络模型），深度学习可以创建多个级别的抽象层来表示数据。例如，卷积神经网络 ...

什么是 AI 算法？什么是神经网络？神经网络有什么用？为什么神经网络需要训练？什么是模型？AI 框架有什么用？AI 框架能解决什么问题？ 上面的几个问题其实还挺有挑战的，也...

从前文的简单介绍中，我们提到了可以从内存布局上对推理引擎的 Kernel 进行优化，接下来，我们将先介绍 CPU 和 GPU 的基础内存知识，NCHWX 内存排布格式以及详...

QNNPACK（Quantized Neural Networks PACKage 是 Marat Dukhan (Meta) 开发的专门用于量化神经网络计算的加速库，其卓...

在上一篇文章的介绍中，介绍了 Im2Col 技术，它通过将三维张量重新排列成矩阵形式，然后利用基于内存访问局部性的优化库如 GEMM（通用矩阵乘法库）加速计算。随后，还探讨...

卷积是神经网络里面的核心计算之一，它是一种特殊的线性运算。而卷积神经网络（CNN）是针对图像领域任务提出的神经网络，其受猫的视觉系统启发，堆叠使用卷积层和池化层提取特征。它...

推理引擎的 Kernel 层通常是推理引擎中用于执行底层数学运算的组件。在神经网络模型推理过程中，需要对大量数据进行高效的数学运算，如矩阵乘法、卷积、池化等。Kernel ...

除了前面提到的算子替换和算子前移等内容，本文内容将深入探讨计算图的优化策略，我们将细致分析图优化的其他重要内容，如改变数据节点的数据类型或存储格式来提升模型性能，以及优化数...

上一篇文章主要回顾了计算图优化的各个组成部分，包括基础优化、扩展优化以及布局和内存优化。这些优化方式在预优化阶段、优化阶段和后优化阶段都有所应用，以提高计算效率。同时，还介...

本文将会介绍推理引擎转换中的图优化模块，该模块负责实现计算图中的各种优化操作，包括算子融合、布局转换、算子替换和内存优化等，以提高模型的推理效果。计算图是一种表示和执行数学...

用户在使用 AI 框架时，可能会遇到训练环境和部署环境不匹配的情况，比如用户用 Caffe 训练好了一个图像识别的模型，但是生产环境是使用 TensorFlow 做预测。 ...

模型转换涉及对模型的结构和参数进行重新表示。在进行模型转换时，通常需要理解模型的计算图结构，并根据目标格式的要求对其进行调整和转换，可能包括添加、删除或修改节点、边等操作，...