【AI系统】AI系统的组成

news2024/11/29 20:40:58

AI系统的组成是实现其设计目标的基础。本文将详细介绍AI系统的各个组成部分,以及它们如何协同工作以支持AI应用程序的开发和运行。

I. 引言

AI系统的复杂性要求其组成不仅要关注单一的硬件或软件,而是需要一个多层次、多维度的架构设计。这包括从应用与开发层到硬件体系结构和AI芯片的各个层面。

II. 应用与开发层

应用与开发层是AI系统的最上层,它直接与开发者交互。这一层提供了用户前端的AI编程语言和接口,使得开发者可以表达目标任务与AI算法。网络模型构建和算法实现是这一层的核心,它们提供了基本的算子支持和算法配置。此外,流水线和工作流支持也是关键,它们通过模块化和可视化编程降低开发门槛,提高开发效率。

III. AI框架层

AI框架层是AI系统的核心,它负责静态程序分析与计算图构建,编译优化等工作。计算图构建、自动求导和中间表达构建是这一层的主要任务。这些功能使得AI框架能够根据用户的模型和数据读取意图,自动完成计算图的构建和优化,为运行时的高效执行打下基础。

IV. 编译与运行时

编译与运行时是AI系统将模型转换为可执行程序的关键阶段。编译优化、优化器、调度与执行以及硬件接口抽象是这一层的主要组成部分。编译器根据算子的语义进行算子融合和循环优化,优化器则在运行时根据硬件和数据特性进行即时优化。

V. 硬件体系结构与AI芯片

硬件体系结构与AI芯片是AI系统的基础。资源池化管理与调度、可扩展的网络栈以及AI芯片的设计和优化是这一层的关键。这些组件负责程序的执行、互联与加速,为AI应用程序提供必要的硬件支持。

VI. 结论

AI系统的组成是多层次的,每一层都承担着不同的职责和功能。从应用与开发层到硬件体系结构和AI芯片,每一层都对AI系统的整体性能和效率有着重要的影响。未来,随着AI技术的不断发展,AI系统的组成也将不断演进和优化。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2206079.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

JavaWeb三大组件之Servlet

1. Servlet 一、Servlet介绍 1、概念 Servlet(Server Applet)是Java Servlet的简称,称为小服务程序或服务连接器,用Java编写的服务器端程序,具有独立于平台和协议的特性,主要功能在于交互式地浏览和生成…

链表(3)_重排链表_面试题

个人主页:C忠实粉丝 欢迎 点赞👍 收藏✨ 留言✉ 加关注💓本文由 C忠实粉丝 原创 链表(3)_重排链表_面试题 收录于专栏【经典算法练习】 本专栏旨在分享学习算法的一点学习笔记,欢迎大家在评论区交流讨论💌 目录 1. 题…

Word排版 | 如何文字部分固定行距、图片(嵌入型)单倍行距

问题描述 在写一个要求比较高的项目报告,总共有109页 89张图片,而且必须用word写 因此: 文字部分需要固定行距23磅图片部分需要单倍行距(不然无法使用嵌入式) 难点 文字和图片难以有效分离,无法分别设…

Redis分布式锁-秒杀类锁不住及各种因为锁导致的“血案”现场全侦破代码详解

背景 继上文“详解Redis分布式锁在SpringBoot的Async方法中没锁住的坑”不少读者发觉用了我的方法还是在并发的情况下有锁不住! 于是我和几个没有锁住的读者了解了它们的场景,才知道他们在认知上存在几个误区,同时也发现这一块内容、知识真…

【Docker】06-DockerCompose

1. Docker compose 2. Docker Compose部署项目 docker-compose.yml version: "3.8"services:mysql:image: mysqlcontainer_name: mysqlports:- "3307:3306"environment:TZ: Asia/ShanghaiMYSQL_ROOT_PASSWORD: 123volumes:- "/root/docker/mysql/…

【GESP】C++一级练习BCQM3037,简单计算,国庆七天乐收官

又回到了简单计算的题目,继续巩固练习。 题解详见:https://www.coderli.com/gesp-1-bcqm3037/ 【GESP】C一级练习BCQM3037,简单计算,国庆七天乐收官 | OneCoder又回到了简单计算的题目,继续巩固练习。https://www.cod…

Windows 部署 ollama

1.安装 官方地址:https://ollama.com/ 1.1 下载ollama 1.2 安装 1.3 运行 Ollama 1.4 测试ollama运行状态 http://localhost:11434 curl http://localhost:11434/api/generate -d "{ \"model\": \"qwen2:0.5b\", \"prompt\":…

深入理解 Java HashMap 的 get() 方法及其相关实现

在 Java 中,HashMap 是一个非常常用的数据结构,用于存储键值对。它提供了快速的查找、插入和删除操作。HashMap 的核心功能之一是根据键获取对应的值,这主要通过 get() 方法来实现。本文将详细介绍 HashMap 的 get() 方法及其相关的辅助方法&…

初中数学网上考试系统的设计与实现(论文+源码)_kaic

初中数学网上考试系统的设计与实现 学生: 指导教师: 摘 要:科技在人类的历史长流中愈洗愈精,不仅包括人们日常的生活起居,甚至还包括了考试的变化。之前的考试需要大量的时间和精力,组织者还需要挑选并考查…

【大模型部署】本地运行自己的大模型--ollama

ollama简介 ollama是一款开源的、轻量级的框架,它可以快速在本地构建及运行大模型,尤其是一些目前最新开源的模型,如 Llama 3, Mistral, Gemma等。 官网上有大量已经开源的模型,部分针对性微调过的模型也可以选择到,…

Shell脚本linux登录自动检查

.bashrc 用于设置用户的 Bash shell 环境&#xff0c;在每次打开一个新的终端窗口或启动一个新的 Bash 会话时被执行 代码 login_check.sh #!/bin/bash clear LogFileNamepolling.$(date %F-%T) EchoFormat$(for (( i0; i<30; i )); do echo -n ""; done)# 显示…

死磕P7:JVM性能调优必知必会(二)

这是「死磕P7」系列第 008 篇文章&#xff0c;欢迎大家来跟我一起 死磕 100 天&#xff0c;争取在 2025 年来临之际&#xff0c;给自己一个交代。 接上篇&#xff0c;性能优化工具&#xff0c;尤其是图形化工具&#xff0c;绝对有 VisualVM 的一席之地&#xff0c;因为它几乎囊…

【Node.js】图片水印

上传时加水印 用户上传原始图片->服务器&#xff1a;保留原始图片以及水印图片动态水印 用户上传原始图片->服务器&#xff1a;只保留原始图片 请求图片时&#xff0c;服务器动态加水印 根据业务需求自行更改操作&#xff0c;下面只讲最简单的给图片加水印。 主要使用到…

遨游智能终端赋能“危急特”场景,力推北斗技术规模化应用!

随着《北斗规模应用三年行动计划&#xff08;2023-2025&#xff09;》的发布&#xff0c;北京、湖北、重庆等多地出台北斗支持政策&#xff0c;北斗系统正稳步迈向“安全可控&#xff0c;泛在融合&#xff0c;开放兼容&#xff0c;服务全球”的发展目标。遨游通讯紧跟国家战略步…

10/11

一、ARM课程大纲 二、ARM课程学习的目的 2.1 为了找到一个薪资水平达标的工作&#xff08;单片机岗位、驱动开发岗位&#xff09; 应用层(APP) 在用户层调用驱动层封装好的API接口&#xff0c;编写对应的API接口 ----------------------------------------------------…

怎么做接口自动化测试

在分层测试的“金字塔”模型中&#xff0c;接口测试属于第二层服务集成测试范畴。相比UI层&#xff08;主要是WEB或APP&#xff09;自动化测试而言&#xff0c;接口自动化测试收益更大&#xff0c;且容易实现&#xff0c;维护成本低&#xff0c;有着更高的投入产出比&#xff0…

2024徐州科技企业-京东(无锡)基地数字经济交流座谈会

2024年6月4日下午,2024徐州科技企业-京东(无锡)基地数字经济交流座谈会在无锡市经开区京东(无锡)数字基地成功举办,本次活动由无锡经济开发区管理委员会指导,京东科技主办,无锡经开雪浪小镇未来园区有限公司、江南大学经贸学院协办。来自徐州市的40家高新技术企业以及行业专家、…

TTM-RE: Memory-Augmented Document-Level Relation Extraction(内存增强的文档级关系提取)

摘要 文档级关系提取旨在对文档中任意两个实体之间的关联进行分类。以往的文档级关系提取方法在充分利用不同噪声水平的大量训练数据的潜力方面是无效的。例如&#xff0c;在ReDocRED基准数据集中&#xff0c;在大规模、低质量、远距离监督的训练数据上训练的最先进的方法通常…

lnmp - RBAC方案设计与实现

概述 实践的是一套企业内部使用后台OA管理系统&#xff0c;对这套系统设计的RBAC&#xff08;Role-Based Access Control&#xff0c;基于角色的访问控制&#xff09;,RBAC 方案旨在通过将后台用户与角色进行关联&#xff0c;再将角色与权限进行关联&#xff0c;实现对系统资源…

力扣之607.销售员

文章目录 1. 607.销售员1.1 题目说明1.2 准备数据1.3 解法1.4 结果截图 1. 607.销售员 1.1 题目说明 表: SalesPerson ------------------------ | Column Name | Type | ------------------------ | sales_id | int | | name | varchar | | salary | int | | commission_ra…