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于璠访谈录 | AI 框架应该和而不同?

刘天栋:访谈主持,开源雨林社区顾问、开源社联合创始人、ASF member; 于璠:访谈嘉宾,昇思 MindSpore 技术总经理,AI for Science 实验室主任

QuTrunk 与 MindSpore 量子神经网络初探

QuTrunk开发框架是可以与第三方AI框架深度结合进行量子计算程序开发的。本篇中我们将使用华为的MindSpore(昇思)与QuTrunk的结合实践来展示QuTrunk的量子计算程序开发的方法和流程,我们将采用一个更简单单量子比特的量子神经网络训练程序来说明。

QuTrunk 与 Paddle 结合实践 --VQA 算法示例

QuTrunk框架的特性天然支持与Paddle的结合,通过使用QuTrunk开发量子计算+AI融合的应用程序以帮助用户解决各领域在经典计算机无法解决或者解决起来耗时很长复杂问题。本文主要通过量子计算上常用的VQA算法示例来展示如何使用QuTrunk和Paddle结合。

基于昇腾 CANN 的卡通图像生成可在线体验啦!十分钟带你了解 CANN 应用开发全流程

​​​​​​​摘要:CANN作为昇腾AI处理器的发动机,支持业界多种主流的AI框架,包括MindSpore、TensorFlow、Pytorch、Caffe等,并提供1200多个基础算子。

应对全场景 AI 框架部署挑战,MindSpore“四招”让你躺平

​​​​​​摘要:所谓全场景AI,是指可以将深度学习技术快速应用在云边端不同场景下的硬件设备上,包括云服务器、移动终端以及IoT设备等等,高效运行并能有效协同。

跨越全场景统一架构三大挑战,MindSpore 亮出“四招”

摘要:本文重点剖析全场景统一的AI框架的挑战和MindSpore的解决思路。

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