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模型推理 : YOLOv5 目标检测
本实验主要介绍基于寒武纪推理引擎 MagicMind 的 YOLOv5m (PyTorch, Python, FP32) 目标检测推理应用的开发方法
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模型推理: 视觉领域Pipeline实现 — CNStream
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MLU370-S4加速卡采用思元370芯片,TSMC 7nm制程,寒武纪新一代人工智能芯片架构MLUarch03加持,支持PCIe Gen4,板载24GB低功耗高带宽LPDDR5内存,板卡功耗仅为75W。
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MLU370-X8
MLU370-X8采用双芯思元370配置,为双槽位250w全尺寸智能加速卡,提供24TFLPOS(FP32)训练算力和256TOPS (INT8)推理算力,同时提供丰富的FP16、BF16等多种训练精度。
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2021年4月22、23日,寒武纪与众多行业合作伙伴联袂首次亮相“中国高速公路信息化大会...
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