打败英伟达的,绝不会是另一个“英伟达”!
TPU是谷歌为深度学习任务专门设计的一款定制化芯片,其架构专为处理神经网络中的矩阵运算和卷积操作而优化。要深入理解为何TPU(TensorProcessingUnit)在大规模神经网络任务和AI大模型处理中表现更为优越,我们需要从架构设计、计算流程、内存管理和整体能效等几个方面来进行详细分析。1.架构设计:专用加速vs通用计算...
基于944种材料数据,日本东北大学联合MIT发布GNNOpt模型,成功识别...
GNNOpt是一种基于图神经网络(GNN)的模型,采用「集成嵌入」技术,能够直接从晶体结构中预测所有线性光学光谱。值得说明的是,在训练GNNOpt模型之前,研究人员通过一系列实验证明了应用克拉莫-克若尼关系式(Kramers–Kronigrelations)能够更好地预测光学光谱。如下图a所示,GNNOpt的唯一输入值是晶体结构(...
引爆整个AI圈的神经网络架构KAN,究竟是啥?
KAN是一种全新的神经网络架构,它与传统的MLP架构不同,能够用更少的参数量在Science领域取得惊人的表现,并且具备可解释性,有望成为深度学习模型发展的一个重要方向。运用KAN,我们不仅能够在函数拟合、偏微分方程求解(PDE)上取得不错的成果,甚至能够解决拓扑理论中的KnotTheory、处理凝聚态物理中的AndersonLocalization...
2024年浙江电力优秀青工科技论文表彰通报
基于改进VGG16卷积神经网络结构的工商业用户短期负荷预测朱善令周宜昌杨漾鞠林浩倪鹏飞国网桐乡市供电公司43带内螺纹的直管型科里奥利质量流量计性能数值分析余潋滟1王军1周剑武1沈杰2余梦琦21.浙江省白马湖实验室有限公司;2.浙江浙能航天氢能技术有限公司44基于逆变侧电流比例-谐振-微分反馈的...
端到端自动驾驶系统的关键技术是什么?
在2017年,Google提出了神经网络结构Transformer(图1),大幅提升了网络表达能力,在CV、NLP等多个领域大放异彩,Transformer现已成为大模型的基础网络结构之一。Transformer是以注意力机制为核心的编解码器结构,其主要结构为注意力、位置编码、残差连接、层归一化模块。Transformer被广泛应用于NLP、CV、RL等领域的大模型中。
重磅:比较 NeSy和StarAI系统 的7个维度
在复杂数据结构的多个元素上展开固定模块对于序列上的神经网络(循环网、RNN)、树(递归网、RvNN)和图(图网、GNN)至关重要(www.e993.com)2024年10月23日。NeSy可以被看作是展开更复杂的逻辑结构,这在模型容量、模块化和泛化方面带来了类似的好处,并且由于形式语义学,控制力更强。一阶逻辑(First-OrderLogic,FOL)在神经符号人工智能(NeSy)...
谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...
深度学习是一种人工智能技术,它通过模拟人类大脑中的神经网络来解决复杂的问题。深度学习已经应用于各个领域,包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。在生物信息学领域,深度学习也发挥着重要作用,例如基因表达谱分析、结构生物学预测、生物信息学数据集预处理等。在生物信息学中,深度学习主要应用于以下几个方面:1、...
AlphaFold3迎来革命性进展!国内大佬手把手教授!
:深度学习模型可以预测蛋白质的三维结构,这对理解蛋白质的功能和开展蛋白质设计至关重要。通过深度神经网络模型和注意力机制的应用,可以更准确地预测蛋白质的折叠和结构。蛋白质序列设计:深度学习可以用于预测蛋白质序列的功能和稳定性。通过神经网络模型和自然语言处理技术的结合,可以设计出具有特定功能和稳定性的蛋白...
...质折叠的前世今生:从“不可能”到“轻而易举”-钛媒体官方网站
图|X射线晶体学可以帮助科学家绘制电子密度图,直观地显示电子聚集的位置,从而显示原子在分子中可能的位置。通过将电子密度图叠加在一起(左图),科学家可以推断出蛋白质或青霉素等其他分子的结构(右图)。(来源:ScienceMuseumGroup)然后,他们将电子密度图转换成物理模型。他们将这些“塑料图”放入Richards盒中,...
让AI深入每一台PC——AMD Ryzen AI架构和发展情况解读
NPU全称是NeuralNetworkProcessingUnit,也就是神经网络处理单元。它的作用是专门加速AI计算中的神经网络计算。AMD在锐龙7040系列移动处理器中内置第一代XDNA架构的NPU,在最新发布的锐龙AI300系列处理器中,AMD带来规模更大、算力更强、基于XDNA2架构的全新NPU。那么NPU的内部设计和工作基本原理到底是什么呢?它...