基于AI的实时监控系统:技术架构与挑战分析
随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,AI视频监控系统已逐渐取代传统监控手段,尤其在高风险场所如监狱、看守所等地,AI技术的应用能够显著提升安全性、提高反应速度并降低人工管理压力。本文将深入探讨AI视频监控系统的核心技术架构、关键技术实现、常见的挑战和解决方案,聚焦于技术层面而非商业案例或推广内容。 AI视频监控系...

【AI系统】Kernel 层架构
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 层就是实现这些运算的核心部分,它直接影响着推理引擎的速度和效率,因此本文将会重点介绍 Kernel 层相关的内容。 Kernel 层介绍 在推理引擎架构中,Runtime 层和 Kernel 层是紧密相连的两个组件。 Runt....

【AI系统】计算图优化架构
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运算的数据结构,在机器学习和深度学习中,模型的训练和推理过程通常会被表示成一个复杂的计算图,其中节点代表运算操作,边代表数据(通常是张量)在操作之间的流动。 计算图优化是一种重要的技术,主要目标是提高计算效率和减少内存占用,通....

【AI系统】推理引擎架构
在深入探讨推理引擎的架构之前,让我们先来概述一下推理引擎的基本概念。推理引擎作为 AI 系统中的关键组件,负责将训练好的模型部署到实际应用中,执行推理任务,从而实现智能决策和自动化处理。随着 AI 技术的快速发展,推理引擎的设计和实现面临着诸多挑战,同时也展现出独特的优势。 本文将详细阐述推理引擎的特点、技术挑战...

基于AI的学生视频自动评审系统:技术架构与实现
一、项目背景在传统的学生视频作品或电子申请材料审查过程中,教师需要逐个观看学生提交的视频内容,进行手动评估。这种方式在学生数量庞大的情况下,显得尤为繁琐且效率低下,且评审过程存在较大的主观性和不一致性。为了提升评审效率、降低教师工作负担,并确保评审过程的客观、公正与标准化,开发了基于AI的自动化面审系统ÿ...

【AI系统】推理系统架构
推理系统架构是 AI 领域中的一个关键组成部分,它负责将训练好的模型应用于实际问题,从而实现智能决策和自动化。在构建一个高效的推理系统时,我们不仅需要考虑其性能和准确性,还需要确保系统的可扩展性、灵活性以及对不同业务需求的适应性。在本文中,我们将主要以 NVIDIA Triton Inference Server 为基础深入探...

【AI系统】昇腾异构计算架构 CANN
本文将介绍昇腾 AI 异构计算架构 CANN(Compute Architecture for Neural Networks),这是一套为高性能神经网络计算需求专门设计和优化的架构。CANN 包括硬件层面的达·芬奇架构和软件层面的全栈支持,旨在提供强大的硬件基础和管理网络模型、计算流及数据流的软件栈,以支撑神经网络在异构处理...

【AI系统】AI 编译器基本架构
在上篇文章中将 AI 编译器的发展大致分为了 3 个阶段,分别为 1)朴素编译器、2)专用编译器以及 3)通用编译器。 本文作为上一节 AI 编译器架构的一个延续,着重讨论 AI 编译器的通用架构。首先将回顾现有 AI 编译器架构(以 PyTorch 作为标杆),随后引出通用 AI 编...

【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】SIMD & SIMT 与芯片架构
为了进一步探讨 SIMD/SIMT 与 AI 芯片之间的关系,本文将详细介绍 SIMD 单指令多数据和 SIMT 单指令多线程的计算本质,以及对 NVIDIA CUDA 底层实现 SIMD/SIMT 的原理进行讲解。 SIMD 计算本质 SIMD 是对多个进行同样操作的处理元素同时进行同等的计算操作,利用了数据级别的并行性,而不是并发性&#...

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