On-premise համակարգչային տեսողություն. «Գիշերային աչք» մոդելի օպտիմալացումը մինչև 4 ՄԲ
«Գիշերային աչք» (Night Eye) նախագծի մշակողները ներկայացրել են համակարգչային տեսողության համակարգի օպտիմալացման արդյունքները՝ տեղային հաշվարկային հզորությունների վրա աշխատելու համար։ Սկզբնապես գրադարանը զբաղեցնում էր մոտ 30 ՄԲ և պահանջում էր պրոցեսորի զգալի ռեսուրսներ, սակայն գրադարանների և կատարման ալգորիթմների օպտիմալացման արդյունքում փաթեթի չափը կրճատվել է մինչև 4,2 ՄԲ։ Մոդելի նոր տարբերակը կարող է տեղավորվել պրոցեսորի ներքին հիշողության մեջ, ինչը վերացնում է օպերատիվ հիշողությանը մշտական դիմելու անհրաժեշտությունը։ Թեստերի ընթացքում մեկ կադրի մշակումը CPU-ի մեկ միջուկի վրա տևում է 8,6-ից 15,8 մվ, ինչը թույլ է տալիս արդյունավետորեն օգտագործել լուծումը սահմանափակ ապարատային ռեսուրսներ ունեցող սարքերում։ Այս մոտեցումը ցույց է տալիս մեքենայական ուսուցման համակարգերի բարձր արդյունավետության հասնելու հնարավորությունը՝ առանց ամպային հաշվարկների օգտագործման, ինչը չափազանց կարևոր է ցածր ուշացում և տվյալների գաղտնիություն պահանջող խնդիրների համար։
This is a summary. Read the full article at the original source:
HabrԿապակցված
Տվյալների հավաքագրման հինգ խոշոր ապրանքանիշեր միավորվել են 3,6 միլիարդ դոլար արժողությամբ Source հովանու ներքո՝ AI գործակալներին սպասարկելու համար
Տվյալների հավաքագրման հինգ հայտնի ընկերություններ՝ Oxylabs-ը, Decodo-ն, Webshare-ը, ScrapingBee-ն և Honeygain-ը, միավորվել են Վիլնյուսում հիմնված Sour…
Anthropic ընկերությունը հրապարակել է նոր հետազոտություն, որտեղ մանրամասն ներկայացվում է, թե ինչպես է Claude արհեստական բանականության մոդելն օգտագործվե…
Քվանտային շղթաների ավելի արդյունավետ նախագծում Claude-ի օգնությամբ
Anthropic-ը հրապարակել է նոր հետազոտություն, որը ցույց է տալիս, թե ինչպես կարելի է օգտագործել Claude AI մոդելը քվանտային շղթաները նախագծելու և օպտիմալ…