2025年03月16日
随着人工智能的飞速发展，GPU的应用越来越多，作为GPU承载的服务器也变得愈发关键。本文将基于不同GPU应用场景的需求，探讨GPU服务器的选型策略，以帮助用户更好地满足业务需求。
一、关于GPU与CPU的拓扑连接
GPU服务器的拓扑结构主要分为HPC（高性能计算）拓扑和AI拓扑（串联，并联）三种。HPC拓扑（如下图）在CPU利用率最大化、高上行链路带宽方面具有优势，但在P2P（点对点）带宽方面相对受限，适用于大数据且算法模型较小的场景。相比之下，AI拓扑通过优化CPU与GPU之间的通信带宽，以及GPU之间的P2P通信带宽，更适合于模型算法较大、对P2P带宽要求较高的场景。
2025年03月16日
来源：环球网
【环球网科技综合报道】日前，据外媒《麻省理工技术评论》报道称，百度飞桨深度学习 平台正在推动工业人工智能崛起。百度人工智能技术在工业创新方面的运用，彰显了其AI和深度学习 平台结合的优势，并带来了广泛的影响。
据报道，基于百度飞桨深度学习模型开发出的森林无人机，已经帮助东南亚155个林业局将森林检查范围由原来的40%扩张至100%，并且执行效率比人工检查高出200%，有效预防了森林火灾的发生。
事实上，助力森林巡检只是百度飞桨诸多落地应用中的一个缩影。据报道，目前基于百度飞桨开发出的一系列产品已经深入制造业、医疗、能源和垃圾管理等行业，助力行业数字化转型升级。
2025年03月16日
在使用 OpenCvSharp 结合深度学习进行机器视觉开发时，有许多现成的模型可以使用。以下是一些常用的深度学习模型，适用于不同的机器视觉任务，包括物体检测、图像分类和分割等。
在 OpenCvSharp 中加载和使用这些模型的基本示例：
2025年03月16日
介绍
您是否知道一组计算机算法可以处理视频流，使其能够检测犯罪活动，控制交通拥堵，甚至自动检测体育广播中的事件？由于机器学习（ML）的应用，从简单视频中获取如此多数据的想法似乎并不现实。在本文中，我们希望分享我们的经验，将机器学习算法的预构建逻辑应用于视频的对象检测和分割。
2025年03月16日
Detectron2 是 Facebook AI Research 的下一代库，提供最先进的检测和分割算法。它是Detectron 和maskrcnn-benchmark的后继者 。它支持 Facebook 中的许多计算机视觉研究项目和生产应用。
2025年03月16日
作者：PCIPG-logic | 来源：3D视觉工坊
在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf和代码链接。