阿里云文档 2025-03-21

使用魔笔对接通义听悟,低代码定制智能会议系统

阿里云提供的多端低代码平台 —— 魔笔,已集成部分听悟API功能,可协助您快速搭建企业智能会议系统。听悟 + 魔笔,定制你的企业智能会议系统听悟 + 魔笔,定制你的企业智能会议系统

阿里云文档 2025-03-04

支持的预设的系统权限策略列表

本文描述NlsTingwu支持的所有系统权限策略及其对应的权限描述,供您授权 RAM 身份时参考。

文章 2024-12-08 来自:开发者社区

【AI系统】知识蒸馏原理

本文将介绍知识蒸馏(Knowledge Distillation, KD)的原理,这是一种通过从大型的教师模型向小型的学生模型转移知识来实现模型压缩和优化的技术。知识蒸馏的核心思想是利用教师模型在大量数据上积累的丰富知识,通过特定的蒸馏算法,使学生模型能够学习并吸收这些知识,从而达到与教师模型相似的性能。 我们将探讨知识蒸馏的不同知识类型,包括基于响应的、基于特征的和基于关系的知识点,以及不同的....

【AI系统】知识蒸馏原理
文章 2024-12-05 来自:开发者社区

【AI系统】Auto-Tuning 原理

在硬件平台驱动算子运行需要使用各种优化方式来提高性能,然而传统的手工编写算子库面临各种窘境,衍生出了自动生成高性能算子的的方式,称为自动调优。在本文我们首先分析传统算子库面临的挑战,之后介绍基于 TVM 的业界领先的三个自动调优系统。 高性能算子挑战 DNN 部署的硬件平台越来越多样化,包括 CPU、GPU、FPGA 和 AS...

【AI系统】Auto-Tuning 原理
文章 2024-12-04 来自:开发者社区

【AI系统】公共表达式消除原理

公共子表达式消除(Common Subexpression Elimination,CSE)也成为冗余表达式消除,是普遍应用于各种编译器的经典优化技术。旨在消除程序中重复计算的公共表达式,从而减少计算量和提高执行效率。 传统编译器的公共子表达式消除 概述 在程序中,有时会出现多个地方使用相同的表达式进行计算&#x...

【AI系统】公共表达式消除原理
文章 2024-12-04 来自:开发者社区

【AI系统】常量折叠原理

常量折叠(Constant Folding)是编译器的一种优化技术,它通过在编译期间对常量表达式进行计算,将其结果替换为常量值,从而减少程序运行时的计算和开销。 传统编译器的常量折叠 传统编译器在编译期间,编译器会设法识别出常量表达式,对其进行求值,然后用求值的结果来替换表达式...

【AI系统】常量折叠原理
文章 2024-12-04 来自:开发者社区

【AI系统】布局转换原理与算法

数据布局转换目前已经越来越多地用于编译器的前端优化,将内部数据布局转换为后端设备友好的形式。数据布局转换主要影响程序的空间局部性,所谓空间局部性指的是如果一个内存位置被引用了一次,那么程序很可能在不远的将来引用其附近的一个内存位置,它会影响到程序执行中的缓存及其他性能。目前已经有许多数据布局转换技术:数组维度的排列࿰...

【AI系统】布局转换原理与算法
文章 2024-12-02 来自:开发者社区

【AI系统】LLVM 架构设计和原理

在上一篇文章中,我们详细探讨了 GCC 的编译过程和原理。然而,由于 GCC 存在代码耦合度高、难以进行独立操作以及庞大的代码量等缺点。正是由于对这些问题的意识,人们开始期待新一代编译器的出现。在本文,我们将深入研究 LLVM 的架构设计和原理,以探索其与 GCC 不同之处。 LLVM 发展历程 在早期的 Apple MAC ...

【AI系统】LLVM 架构设计和原理
文章 2024-11-28 来自:开发者社区

【AI系统】NVLink 原理剖析

随着 AI 技术的飞速发展,大模型的参数量已经从亿级跃升至万亿级,这一变化不仅标志着 AI 的显著提升,也对支持这些庞大模型训练的底层硬件和网络架构提出了前所未有的挑战。为了有效地训练这些复杂的模型,需要依赖于大规模的 GPU 服务器集群,它们通过高速网络相互连接,以便进行快速、高效的数据交换。但是,...

【AI系统】NVLink 原理剖析
文章 2024-11-28 来自:开发者社区

【AI系统】Tensor Core 基本原理

在英伟达的通用 GPU 架构中,主要存在三种核心类型:CUDA Core、Tensor Core 以及 RT Core。其中,Tensor Core 扮演着极其关键的角色。 Tensor Core 是针对深度学习和 AI 工作负载而设计的专用核心,可以实现混合精度计算并加速矩阵运算,尤其擅长处理半精度(FP16&...

【AI系统】Tensor Core 基本原理

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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

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