91欧美超碰AV自拍|国产成年人性爱视频免费看|亚洲 日韩 欧美一厂二区入|人人看人人爽人人操aV|丝袜美腿视频一区二区在线看|人人操人人爽人人爱|婷婷五月天超碰|97色色欧美亚州A√|另类A√无码精品一级av|欧美特级日韩特级

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

Two-i根據(jù)算法對(duì) NVIDIA 預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行基準(zhǔn)測試

NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 來源:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 作者:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解 ? 2021-12-15 09:43 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

四年前,當(dāng) Julien Trombini 和 Guillaume Cazenave 創(chuàng)立視頻分析初創(chuàng)公司 Two-i 時(shí),他們有一個(gè)雄心勃勃的目標(biāo):有一天能夠監(jiān)控城市的道路、垃圾收集和其他公共服務(wù),從而提高城市生活質(zhì)量。

在創(chuàng)業(yè)的過程中,這對(duì)搭檔發(fā)現(xiàn)了一個(gè)完全不同的利基市場。今天,該公司結(jié)合了計(jì)算機(jī)視覺、數(shù)據(jù)科學(xué)和深度學(xué)習(xí)的技術(shù),正在幫助防止石油和天然氣行業(yè)發(fā)生致命事故,石油和天然氣行業(yè)是世界上最危險(xiǎn)的行業(yè)之一。

最初,Trombini 和 Cazenave 設(shè)想了一個(gè)系統(tǒng),使市政領(lǐng)導(dǎo)人能夠看到整個(gè)城市需要改進(jìn)的地方。

“這個(gè)系統(tǒng)就像是一張城市的氣象圖,我們制定了有效衡量的標(biāo)準(zhǔn)。” Two-i 董事長 Trombini 說。Two-i 是 NVIDIA Metropolis 的合作伙伴,坐落于法國東北部歷史名城 Metz 。

事實(shí)證明,這是一項(xiàng)艱巨的任務(wù),因此兩人重新將重點(diǎn)放在了特定的設(shè)施上,如體育場、養(yǎng)老院和中轉(zhuǎn)站,在這些設(shè)施上,其技術(shù)有助于安全和事故檢測。例如,當(dāng)養(yǎng)老院的居民在走廊跌倒時(shí),或者當(dāng)使用輪椅的過境乘客因電梯損壞而無法登上火車時(shí),它可以提醒適當(dāng)?shù)穆?lián)系人。

最近,埃克森美孚與該公司接洽,希望幫助解決一個(gè)潛在的致命問題:提高開放式油罐周圍工人的安全。

Two-i 與這家能源巨頭一起創(chuàng)建了一個(gè)支持 AI 的視頻分析應(yīng)用程序,用于檢測個(gè)人何時(shí)接近危險(xiǎn)區(qū)域和跌倒風(fēng)險(xiǎn),并立即提醒其他人采取快速行動(dòng)。在最初幾個(gè)月的運(yùn)行中,視覺人工智能系統(tǒng)防止了兩起事故的發(fā)生。

雖然這個(gè)用例非常具體,但該公司的 AI 架構(gòu)旨在靈活支持許多不同的算法和功能。

“這些算法與我們用于不同客戶的算法完全相同,”Trombini 說?!斑@是相同的技術(shù),但包裝方式不同?!?/p>

充分利用視覺人工智能

Two-i 的靈活性源于它對(duì) NVIDIA Metropolis 平臺(tái)的依賴,該平臺(tái)可以用于支持 AI 的視頻分析應(yīng)用程序,利用先進(jìn)的工具并采用全棧方法。

因此,它也依賴于各種 NVIDIA 認(rèn)證系統(tǒng),使用基于高性能 NVIDIA Ampere 架構(gòu)的最新工作站和數(shù)據(jù)中心 GPU,用于訓(xùn)練和推理。為了進(jìn)一步縮短訓(xùn)練時(shí)間,Two-i 希望在強(qiáng)大的 NVIDIA A100 GPU 上測試其龐大的圖像數(shù)據(jù)集。

該公司希望經(jīng)常升級(jí)其 GPU,以確保為客戶提供盡可能快的解決方案,無論有多少攝像頭向其系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)。

“我們可以節(jié)省的時(shí)間至關(guān)重要,硬件越好,結(jié)果就越準(zhǔn)確,我們就可以更快地進(jìn)入市場,”Trombini 說。

Two-i 利用 CUDA 11.1 工具包和 cuDNN 8.1 庫來支持其深度學(xué)習(xí)過程,并利用 NVIDIA TensorRT 來加速推理吞吐量。

Trombini 說 NVIDIA 技術(shù)中最引人注目的部分之一是 NVIDIA TAO 工具套件,它可以幫助公司在修補(bǔ)算法的同時(shí)降低成本。

“算法越重,成本就越高,”他說?!拔覀兪褂?TAO 工具套件來削減算法并使它們更適合任務(wù)?!?/p>

例如,使用 NVIDIA TAO 工具套件(一種基于 CLI 和 Jupyter Notebook 的 NVDIA 訓(xùn)練、適應(yīng)和優(yōu)化框架的人工智能模型適應(yīng)平臺(tái))將最初需要長達(dá)兩周的訓(xùn)練時(shí)間縮短為三天。

Two-i 還開始根據(jù)其算法對(duì) NVIDIA 的預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行基準(zhǔn)測試,并開始使用 NVIDIA DeepStream SDK 來增強(qiáng)其視頻分析工作流程。

以成功為基礎(chǔ)

Two-i 將其在各種環(huán)境中解決復(fù)雜問題的能力(例如對(duì)于??松梨冢┮暈榛氐狡渥畛醯闹腔鄢鞘性妇暗奶?。

現(xiàn)在,Two-i 已經(jīng)監(jiān)控了八個(gè)歐洲城市的所有道路,分析交通流量并了解汽車的來源和去向。

Trombini 認(rèn)識(shí)到,為了實(shí)現(xiàn)公司的長期目標(biāo),Two-i 必須專注于實(shí)現(xiàn)一個(gè)又一個(gè)的效益。

“雖然進(jìn)展緩慢,但我們已經(jīng)開始實(shí)施我們的愿景。”Trombini 說。

原文標(biāo)題:為了追求智慧城市的愿景,初創(chuàng)公司Two-i將人工智能應(yīng)用于工人安全

文章出處:【微信公眾號(hào):NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

審核編輯:彭菁
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • NVIDIA
    +關(guān)注

    關(guān)注

    14

    文章

    5644

    瀏覽量

    109920
  • AI
    AI
    +關(guān)注

    關(guān)注

    91

    文章

    40201

    瀏覽量

    301838
  • 人工智能
    +關(guān)注

    關(guān)注

    1819

    文章

    50151

    瀏覽量

    265947

原文標(biāo)題:為了追求智慧城市的愿景,初創(chuàng)公司Two-i將人工智能應(yīng)用于工人安全

文章出處:【微信號(hào):NVIDIA-Enterprise,微信公眾號(hào):NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    NVIDIA推出代理式AI藍(lán)圖與電信推理模型

    借助全新開源大型電信模型NVIDIA Blueprint,電信運(yùn)營商能夠利用自有數(shù)據(jù)訓(xùn)練 AI 智能體,構(gòu)建自主網(wǎng)絡(luò)。
    的頭像 發(fā)表于 03-06 17:37 ?2900次閱讀

    NVIDIA推動(dòng)面向數(shù)字與物理AI的開源模型發(fā)展

    NVIDIA 發(fā)布一系列涵蓋語音、安全與輔助駕駛領(lǐng)域的全新 AI 工具,其中包括面向移動(dòng)出行領(lǐng)域的行業(yè)級(jí)開源視覺-語言-動(dòng)作推理模型(Reasoning VLA) NVIDIA DRIVE Alpamayo-R1。此外,一項(xiàng)新的
    的頭像 發(fā)表于 12-13 09:50 ?1392次閱讀

    利用NVIDIA Cosmos開放世界基礎(chǔ)模型加速物理AI開發(fā)

    NVIDIA 最近發(fā)布了 NVIDIA Cosmos 開放世界基礎(chǔ)模型(WFM)的更新,旨在加速物理 AI 模型測試與驗(yàn)證數(shù)據(jù)生成。借助
    的頭像 發(fā)表于 12-01 09:25 ?1222次閱讀

    在Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一些經(jīng)驗(yàn)

    , batch_size=512, epochs=20)總結(jié) 這個(gè)核心算法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過程,是用來對(duì)MNIST手寫數(shù)字圖像進(jìn)行分類的。模型將圖像作為輸入,通過卷積和池化
    發(fā)表于 10-22 07:03

    NVIDIA開源Audio2Face模型及SDK

    NVIDIA 現(xiàn)已開源 Audio2Face 模型與 SDK,讓所有游戲和 3D 應(yīng)用開發(fā)者都可以構(gòu)建并部署帶有先進(jìn)動(dòng)畫的高精度角色。NVIDIA 開源 Audio2Face 的訓(xùn)練
    的頭像 發(fā)表于 10-21 11:11 ?880次閱讀
    <b class='flag-5'>NVIDIA</b>開源Audio2Face<b class='flag-5'>模型</b>及SDK

    借助NVIDIA Megatron-Core大模型訓(xùn)練框架提高顯存使用效率

    隨著模型規(guī)模邁入百億、千億甚至萬億參數(shù)級(jí)別,如何在有限顯存中“塞下”訓(xùn)練任務(wù),對(duì)研發(fā)和運(yùn)維團(tuán)隊(duì)都是巨大挑戰(zhàn)。NVIDIA Megatron-Core 作為流行的大模型
    的頭像 發(fā)表于 10-21 10:55 ?1209次閱讀
    借助<b class='flag-5'>NVIDIA</b> Megatron-Core大<b class='flag-5'>模型</b><b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>框架提高顯存使用效率

    借助NVIDIA Cosmos模型提升機(jī)器人訓(xùn)練效率

    隨著物理 AI 系統(tǒng)的不斷發(fā)展,對(duì)豐富標(biāo)記數(shù)據(jù)集的需求正在急速增長,已經(jīng)超出了在現(xiàn)實(shí)世界中通過人工采集所能滿足的范圍。世界基礎(chǔ)模型(WFMs)是經(jīng)過訓(xùn)練的生成式 AI 模型,能夠根據(jù)現(xiàn)
    的頭像 發(fā)表于 09-23 15:30 ?1080次閱讀
    借助<b class='flag-5'>NVIDIA</b> Cosmos<b class='flag-5'>模型</b>提升機(jī)器人<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>效率

    模板驅(qū)動(dòng) 無需訓(xùn)練數(shù)據(jù) SmartDP解決小樣本AI算法模型開發(fā)難題

    算法作為軟實(shí)力,其水平直接影響著目標(biāo)檢測識(shí)別的能力。兩年前,慧視光電推出了零基礎(chǔ)的基于yolo系列算法架構(gòu)的AI算法開發(fā)平臺(tái)SpeedDP,此平臺(tái)能夠通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型
    的頭像 發(fā)表于 09-09 17:57 ?1443次閱讀
    模板驅(qū)動(dòng)  無需<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>數(shù)據(jù)  SmartDP解決小樣本AI<b class='flag-5'>算法</b><b class='flag-5'>模型</b>開發(fā)難題

    基于大規(guī)模人類操作數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練的VLA模型H-RDT

    近年來,機(jī)器人操作領(lǐng)域的VLA模型普遍基于跨本體機(jī)器人數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練,這類方法存在兩大局限:不同機(jī)器人本體和動(dòng)作空間的差異導(dǎo)致統(tǒng)一訓(xùn)練困難;現(xiàn)有大規(guī)模機(jī)器人演示數(shù)據(jù)稀缺且質(zhì)量參差不齊。得
    的頭像 發(fā)表于 08-21 09:56 ?1146次閱讀
    基于大規(guī)模人類操作數(shù)據(jù)<b class='flag-5'>預(yù)</b><b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>的VLA<b class='flag-5'>模型</b>H-RDT

    如何進(jìn)行YOLO模型轉(zhuǎn)換?

    我目前使用的轉(zhuǎn)模型代碼如下 from ultralytics import YOLOimport cv2import timeimport nncaseimport# 加載預(yù)訓(xùn)練的YOLO模型
    發(fā)表于 08-14 06:03

    利用NVIDIA Cosmos模型訓(xùn)練通用機(jī)器人

    機(jī)器人領(lǐng)域的一大核心挑戰(zhàn)在于如何讓機(jī)器人掌握新任務(wù),而無需針對(duì)每個(gè)新任務(wù)和環(huán)境耗費(fèi)大量精力收集和標(biāo)注數(shù)據(jù)集。NVIDIA 的最新研究方案通過生成式 AI、世界基礎(chǔ)模型(如 NVIDIA Cosmos
    的頭像 發(fā)表于 08-05 16:22 ?2154次閱讀
    利用<b class='flag-5'>NVIDIA</b> Cosmos<b class='flag-5'>模型</b><b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>通用機(jī)器人

    龍芯中科與文心系列模型開展深度技術(shù)合作

    ”解決方案。 強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合!自主架構(gòu)賦能大模型訓(xùn)練 文心大模型 文心4.5系列模型均使用飛槳深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行高效
    的頭像 發(fā)表于 07-02 16:53 ?1385次閱讀

    NVIDIA GTC巴黎亮點(diǎn):全新Cosmos Predict-2世界基礎(chǔ)模型與CARLA集成加速智能汽車訓(xùn)練

    。這種向使用大模型的過渡大大增加了對(duì)用于訓(xùn)練、測試和驗(yàn)證的高質(zhì)量、基于物理學(xué)傳感器數(shù)據(jù)的需求。 為加速下一代輔助駕駛架構(gòu)的開發(fā),NVIDIA 發(fā)布了?
    的頭像 發(fā)表于 06-12 10:00 ?1135次閱讀

    在阿里云PAI上快速部署NVIDIA Cosmos Reason-1模型

    NVIDIA 近期發(fā)布了 Cosmos Reason-1 的 7B 和 56B 兩款多模態(tài)大語言模型 (MLLM),它們經(jīng)過了“物理 AI 監(jiān)督微調(diào)”和“物理 AI 強(qiáng)化學(xué)習(xí)”兩個(gè)階段的訓(xùn)練。其中
    的頭像 發(fā)表于 06-04 13:43 ?1028次閱讀

    ServiceNow攜手NVIDIA構(gòu)建150億參數(shù)超級(jí)助手

    Apriel Nemotron 15B 開源大語言模型 (LLM) 使用 NVIDIA NeMo、NVIDIA Llama Nemotron 開放數(shù)據(jù)集以及 ServiceNow 專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)創(chuàng)建而成,并在
    的頭像 發(fā)表于 05-12 15:37 ?959次閱讀