业界动态紫阳富硒茶推动经济发展业界动态紫阳富硒茶推动经济发展
随着人工智能技术的发展，机器学习的应用场景越来越广泛。 从智能语音助手到自动驾驶，从智能推荐到图像识别，都需要大量的计算资源来支撑。 GPU作为一种高效的计算资源，越来越受到人们的关注，成为机器学习加速计算的重要工具。 然而，跨硬件通用加速缺乏跨平台、跨硬件通用API，在不同显卡上实现高效算子非常困难和复杂。
作为领先的科技公司，腾讯一直致力于推动人工智能技术的发展。 因此，腾讯作为成员，积极参与新的扩展标准的制定，为机器学习加速计算提供更好的解决方案。 在1.3.255版本中，腾讯携手ARM、AMD等全球多家科技公司带来了新的扩展atrix，这是腾讯首次参与标准贡献。
它是通用的、跨平台的新一代图形加速API，支持Linux、macOS、iOS等多种操作系统。 atrix经过扩展，带来了介观尺度矩阵类型，用于加速矩阵计算和加速神经网络推理。 这一新的扩展使得不受单一硬件束缚的通用AI计算加速成为可能，打破行业垄断，带来行业创新。 、ARM、AMD等显卡厂商将发布新的驱动程序来支持这一扩展标准，这将进一步推动机器学习加速计算的发展。
在atrix扩展标准的制定中，腾讯优图实验室参与了制定。 在标准修订过程中，腾讯优图实验室结合ncnn项目中的加速实践经验，主张新标准中矩阵加载函数的参数允许为0，以支持自动播放行为。 该参数可以有效提高神经网络卷积和线性层计算中偏置数据处理的效率。 腾讯优图实验室专家、知名开源神经网络推理库ncnn作者倪辉表示：“在线会议上，该提案得到了与会厂商技术人员的认可和同意，成为硬标准之一，要求它在 GPU 驱动程序中实现。该行为。”
ncnn使用API作为其跨平台GPU通用加速方案。 ncnn使用atrix扩展在AMD显卡上运行超分辨率AI，速度提升约2.3倍。 这也是atrix在新版ncnn中发布的第一个应用，带来更广泛的跨硬件厂商GPU加速。
腾讯参与Atrix扩展标准的制定，推动人工智能技术的发展，让机器学习的算力更加高效、普惠、可持续，为机器学习的加速计算提供更好的解决方案，实现通用API跨平台、跨硬件，让机器学习加速计算更加高效灵活。
长期以来，腾讯也积极参与各类AI和大规模模型的建设。 2020年，腾讯当选国家灯塔委员会人工智能分委会委员及副秘书长单位，这意味着在推动人工智能等“新基建”进程中，腾讯作为核心成员。 多标准制定工作和技术领先。 不久前，腾讯云还携手中国信息通信研究院启动行业大规模模型生态计划，并主导制定了国内首个金融行业大规模模型标准，为金融行业大规模模型标准的制定提供了重要支撑。金融业智能化、高质量、规范化发展。
未来，腾讯将积极参与更多行业标准的制定，帮助更多行业提质增效，为人类社会带来更多福祉。
广告声明：文章中包含的外部跳转链接（包括但不限于超链接、二维码、密码等）用于传达更多信息，节省选择时间。 结果仅供参考。 IT之家的所有文章均包含此声明。
