AI加速库 为AI计算场景提供加速引擎,优化模型中算子粒度的运行性能 应用场景 深度学习 高性能计算 图像/视频渲染 深度学习 针对深度学习的训练负载,有大批量的数据需要不断更新、迭代神经网络中的参数以满足业务对预测精度的要求;针对深度学习的在线推理场景,相比训练负载,推理负载对GPU性能的要求降低,但对运行稳定性要求更高,对服务器响应延时也有了更高要求。
丰富的推荐模型 模型自主学习 模型每天基于增量数据自学习,模型自动迭代优化自学习至最优状态。 灵活配置算法 支持无代码编排召回算法、排序算法和综合展示策略。 多维的效果调优 适配多种工具 智能推荐引擎支持流量、行为、漏斗等数据分析工具。 提高运营效率 以数据分析触达业务指标,调整运营策略,提升运营效率。 稳健的系统监控 监控能力稳定 支持通过性能监控、业务监控,提升异常问题排查与解决的效率。
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产品优势 FPGA云服务器提供了基于FPGA的深度卷积神经网络加速服务,单卡提供约3TOPs的定点计算能力,支持典型深度卷积网络算子,如卷积、逆卷积、池化、拼接、切割等。有效加速典型网络结构如VggNet、GoogLeNet、ResNet等。 基于FPGA的深度学习硬件,百度智能云定制优化了主流深度学习平台,如caffe等,可以直接将深度学习业务切换到FPGA平台,而无需考虑底层硬件细节。
每一个词都是这个词向量空间中的一个点,利用这种方法,实现文本的可计算 应用场景 语义召回 个性化推荐 语义召回 对候选资源进行词向量表示,并构建向量表示基础上的快速索引召回技术,与传统的基于字词倒排索引方法不同,直接从语义相关性角度上给用户召回结果 合作案例 技术特色 海量数据 使用百度大规模网页数据进行模型训练,海量样本数据丰富 深度学习 基于深度学习技术建立词向量表示模型,满足多种业务场景需求
领先技术应用 词义相似度是自然语言处理中的重要基础技术,是专名挖掘、query改写、词性标注等常用技术的基础之一 应用场景 专名挖掘 query改写 专名挖掘 通过词语间语义相关性计算寻找人名、地名、机构名等词的相关词,扩大专有名词的词典,更好的辅助应用 技术特色 词表覆盖广 使用百度大规模网页数据进行模型训练,样本数据丰富且时效性高,收录词汇覆盖度广,召回率高 深度学习训练 基于DNN深度学习大量样本训练模型
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