灵活的框架 可自定义的操作
将机器学习框架与云解决方案协同应用于可扩展的人工智能
机器学习框架
MulticoreWare在不同的框架内提供了流程支持，实现了数据和任务在复杂流程中的无缝流动。MulticoreWare展示了在实施中间图表示方面的高超技能，使复杂数据和任务依赖关系能够高效表示。这种专业知识对于优化并行处理和数据转换等任务的工作流程至关重要。
我们构建端到端的AI引擎系统流水线的能力展示了我们能够将各种组件无缝整合，从而实现高效的、高性能的AI系统。MulticoreWare为各种客户的AI引擎提供了支持超过300个操作符。这一成就突显了我们在优化和定制操作符以在专用硬件上高效执行方面的深厚专业知识。
通过封装框架的功能，框架包装器（Framework Wrapper）简化并优化了多个进程的协调，从而提高了并行性和资源利用率。MulticoreWare的框架包装器有助于实现高效和可扩展的执行，最终提高了应用程序性能并缩短了处理时间。
模型优化技术
MulticoreWare在模型优化方面表现卓越,采用了多种技术,包括修剪(pruning)、量化(quantization)和知识蒸馏(knowledge distillation)。修剪是指选择性地移除不太重要的网络组件,以减小模型大小和计算量。量化是指压缩模型的权重和激活值,以便在硬件上进行更高效的推理。
此外,MulticoreWare在知识蒸馏方面具有专业知识,可以通过从较大模型中提取知识来训练更加紧凑的模型,使其能够部署在资源受限的设备上。我们在这些优化方法方面的熟练掌握,可以确保获得更加简化、快速且内存高效的AI模型,这使我们成为那些旨在部署高效机器学习解决方案的组织的宝贵合作伙伴。
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