Anakin跟TensorRT处理赏罚器上的机能比拟
发布时间：2018-11-22 09:33:52 所属栏目：站长百科 来源：中国IDC圈
导读：我们的初志，今朝深度进修应用在各个方面、各个财富，包罗以图搜图、语音检索、无人驾驶、人脸辨认，打造一个跨平台的高机能的计较手段，为AI的财富化陈设提供利便，进步AI算法陈设服从，进步用户体验。
 广东网（http://www.guangdongwang.cn）让各人看一下今朝市面上可能我们看到的推理引擎的近况，从AlphaGo包罗一些聚合的模子，好比几个较量伟大的模子，模子爆炸性增添，硬件增添、计较手段增添相对有限。再一个，多个实习框架对我们也会提供，包罗Tensorflow。这些框架因为它的计划理念差异，研发职员程度东倒西歪，导致示意性机能有很是大的差别，增进了工程师的承担，无形中增进本钱。今朝芯片异构化更多一些，包罗FPGA、ARM，一些专有的芯片。我们在处事端或应用端陈设的时辰，进程中我们也会把真正的项目去现实工程化，这些会淹灭很是大的人力和物力。我们会计一律套跨平台支持多种平台包罗AI GPU等等一些新的芯片，支持更多的硬件平台，在差异的硬件平台上实验更高机能的计较手段。
接下来看一下Anakin今朝的近况，开源，各人可以看到全部的代码，再一个是跨平台支持浩瀚硬件的扩展手段，再有是高机能。下面看一下计划道理及焦点特性，起首是多框架支持，已经支持的有Paddle、Lego、Caffe。整个框架相对来说较量轻量。今朝在做Graph一些优化里，通过一个resource打点平台，同一打点全部的收集参数，在多线程的时辰，参数共享。在这基本上也会做运行时的内存说明。
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