深度学习框架性能排名
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...系列高性能智算模块及整机产品能支持主流计算生态、深度学习框架...金融界3月22日消息，有投资者在互动平台向景嘉微提问：公司AI芯片，有处理神经网络算法的能力吗？公司回答表示：公司景宏系列高性能智算模块及整机产品能够支持当前主流的计算生态、深度学习框架和算法模型库。本文源自金融界AI电报
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谷歌推出超级电脑架构 Hypercomputer,整合主流深度学习框架主流深度学习框架，并号称采用灵活的定价模式，便于商业及研究部门使用。谷歌介绍称，传统深度学习硬件主要凭借硬件性能来加强AI 计算速度，而AI Hypercomputer 超级电脑架构实现了“软硬结合”，利用软件与硬件的协同式设计，提升AI 训练效率。谷歌声称，AI Hypercomputer 支持JA后面会介绍。
苹果推出 MLX 深度学习框架:专为 Silicon 优化,可实现软硬结合IT之家12 月6 日消息，苹果今日推出了为Apple Silicon 芯片优化的MLX 深度学习框架，号称能够简化Mac、iPad、iPhone 平台研究人员设计和后面会介绍。 使经验丰富的研究人员易于学习。轻松高效：MLX 使用可组合的功能转换来优化Apple Silicon 的性能。延迟计算：能够防止不必要的计算并提高后面会介绍。
中国科学院自动化所与北京大学合作开源深度脉冲神经网络学习框架随着深度学习方法的引入，SNN的性能得到大幅度提升，脉冲深度学习(Spiking Deep Learning)成为新兴的研究热点。中国科学院自动化研究所李国齐研究员与北京大学计算机学院田永鸿教授团队合作构建并开源了深度脉冲神经网络学习框架SpikingJelly(中文名：惊蜇)。SpikingJelly(惊蜇)说完了。
...的AI深度学习应用层产品,与华为升思MindSpore完成兼容认证,性能进...金融界9月20日消息，东方国信在互动平台表示，公司积极开拓合作生态，长期以来一直是华为的优质合作伙伴。公司与华为在大数据生态、鲲鹏生态等领域有稳定的合作关系。公司自主研发的AI深度学习应用层产品，与华为升思MindSpore(盘古大模型的底层AI框架) 完成兼容认证，性能进一是什么。
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谷歌推出 TpuGraphs 训练数据集,可强化 AI 模型深度学习能力“提升AI 深度学习能力”。▲ 图源谷歌博客(下同)谷歌指出，当下AI 深度学习系统通常使用TensorFlow、JAX、PyTorch 等框架训练而成，这些框架主要通过底层编译器的启发式算法(Heuristic Algorithm)优化模型，而在相关编译器中运用“学习成本模型”，即可改善编译器的性能，并提升最小发猫。
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景嘉微:新产品景宏系列高性能智算模块及整机产品研发成功,将尽快...深度学习框架和算法模型库，大幅缩短用户适配验证周期。新产品的推出可以丰富公司面向计算领域的高性能智算产品线，拓宽公司AI推理、AI训练及科学计算等应用领域的市场业务，有利于增强公司核心竞争力，巩固公司在相关领域的市场竞争力与市场占有率，对公司长期发展战略的实施等我继续说。
“鹏城・脑海”通用 AI 大模型发布:2000 亿参数,国产算力平台采用了MindSpore 升思国产化深度学习框架，完善了大规模并行训练策略、底层算子性能和容错机制，显著提升了国产算力平台的训练效率，并构建了一套涵盖中文、英文及50 余个“一带一路”沿线国家及地区语种的多样化语料数据集和数据质量评估工具集。本次发布的是以中文为核心好了吧！
东方国信:公司与华为在大数据生态、鲲鹏生态等领域有稳定的合作关系金融界9月28日消息，东方国信在互动平台表示，公司积极开拓合作生态，长期以来一直是华为的优质合作伙伴。公司与华为在大数据生态、鲲鹏生态等领域有稳定的合作关系。公司自主研发的AI深度学习应用层产品，与华为升思MindSpore(盘古大模型的底层AI框架) 完成兼容认证，性能进一好了吧！
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景嘉微:面向AI训练、AI推理、科学计算等应用领域的景宏系列高性能智...性能智算模块及整机产品(以下简称“景宏系列”)研发成功，并将尽快面向市场推广。景宏系列支持INT8、FP16、FP32、FP64等混合精度运算，支持全新的多卡互联技术进行算力扩展，适配国内外主流CPU、操作系统及服务器厂商，能够支持当前主流的计算生态、深度学习框架和算法模说完了。
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