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最大限度提升 CPU 上的 TensorFlow* 性能:推理工作负载的注意事项和建议

本文将介绍使用面向 TensorFlow 的英特尔® 优化* 进行 CPU 推理的性能注意事项
Authored by Nathan Greeneltch (Intel) Last updated on 08/09/2019 - 02:02
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面向英特尔® 至强融核™ 处理器的 Offload over Fabric教程

This tutorial shows how to install Offload over Fabric (OoF) software on 2nd generation Intel® Xeon Phi™ processor, configure the hardware, test the basic configuration, and enable OoF
Authored by Nguyen, Loc Q (Intel) Last updated on 03/21/2019 - 12:00
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我的现代代码学习之旅

当我第一次看到英特尔信息技术峰会的课程时,现代代码专家正在进行激烈的讨论,不由得激起了我思考与学习的兴趣。

Authored by Abhishek 81 Last updated on 12/12/2018 - 18:00
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针对英特尔® 至强™ 处理器 E5 系列的 Caffe* 评分优化

为了不断优化英特尔® 架构的深度学习工作负载,我们的工程师探索不同的路径,以达到最高性能。

Authored by Gennady F. (Blackbelt) Last updated on 03/21/2019 - 12:28
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英特尔® 至强融核™ 处理器优化教程

In this tutorial, we demonstrate some possible ways to optimize an application to run on the Intel® Xeon Phi™ processor
Authored by Nguyen, Loc Q (Intel) Last updated on 03/21/2019 - 12:00
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现代英特尔® 架构上的 TensorFlow* 优化

本文向人工智能 (AI) 社区介绍了在基于英特尔® 至强和英特尔® 至强融核™ 处理器的平台上实施的 TensorFlow* 优化。
Authored by Elmoustapha O. (Intel) Last updated on 05/08/2018 - 09:18
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使用 Neon™ 框架对无人机视频进行物体检测

摘要
Authored by Last updated on 08/06/2018 - 19:43
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使用 TensorFlow* 对象检测 API 实施交通灯检测

本案例研究评估了 TensorFlow* 对象检测 API 处理一个实时任务的能力,即在基于英特尔® 至强® 处理器的机器上进行交通灯检测。
Authored by admin Last updated on 08/13/2018 - 23:08
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OpenVINO™ 工具套件版本说明

OpenVINO™ 2018 R3 Release - Gold release of the Intel® FPGA Deep Learning Acceleration Suite accelerates AI inferencing workloads using Intel® FPGAs that are optimized for performance, power, and cost, Windows* support for the Intel® Movidius™ Neural Compute Stick, Python* API preview that supports the inference engine, Open Neural Network Exchange (ONNX) Model Zoo provides initial support for...
Authored by Deanne Deuermeyer (Intel) Last updated on 10/22/2018 - 23:52
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在英特尔® 至强® 和英特尔® 至强融核™ 处理器上提升深度学习训练和推理性能

如何使用 TensorFlow* 和 Caffe* 在英特尔® 至强® 处理器上提升深度学习训练和推理性能。
Authored by Vikram S. (Intel) Last updated on 04/30/2019 - 01:47