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拿“相亲”说安擎训练推理服务器
发表日期:2020-03-16
老安家有个貌美如花的千金,名叫小安。先不管在别人眼里是不是千金,但在老安眼里小安就是千金。可是千金渐渐长成,到了适婚年龄却还是个母胎solo,老安就愁呀。

终于在一个风和日丽的下午,他把小安叫到跟前,抒发了一通老父亲对于祖孙感情交互的需求之后,开始给她灌输择婿标准:油腔滑调的不行,木讷的恐怕也不好;经济条件太差的要考虑,太好的也要斟酌;长得太差影响基因,长得太好遭人惦记……小安听得一阵头大,突然,她灵机一动想到一个办法——
 
一、标记已有数据
首先,她从将自己朋友圈内的熟悉的“青年”作为基础数据,按照老爹给的条件,每一项特征进行“标记”:小赵性格适配程度70分、经济适配程度85分、外形条件适配程度90分,给性格、经济、外形以5:2:3的权重,综合一下79分。嗯……好像分数低了点,性格因素可能并不是很重要,我还是个颜控,那么就改成3:2:5,最后综合一下:83分。这时候,3:2:5这个初始权重就形成了一个简易的“神经网络”。
 
二、训练神经网络
然后,再选其他“青年”来“训练”一下这个“神经网络”:小李性格适配程度90分、经济适配程度80分、外形条件适配程度70分,按照刚刚的权重综合一下:78分,好像也低了点。那还是把权重改成3:3:4吧。综合一下,小赵82.5分,小李79分…几次调整之后,最终小安把权重确立在4:2:4。这个调整的过程就是在通过增加这些数据的层次(例如性格、经济条件、外形条件等)去对神经网络进行的优化,最后得出一个最适用的结论。
 
三、应用层——推理
得到了最适用的“择婿标准”的小安把袖子一撸,来吧,相亲团来了我也不怕:A74,B83,C92…一沓令人头疼的“青年们”在经过一阵“推理”之后,被小安以超高效分出了85分以下的和85分以上,然后“适配青年”被轻松挑了出来。“老爹这些就是比较符合你的女婿标准的青年才俊了!咱从哪个先开始啊?”小安笑眯眯道,一边心里暗暗的为减少了整整一位数的相亲数量,松了一口气。
 
老安见他的千金如此积极,甚是欣慰,一边点头一边问道:“这都是跟谁学的,一套一套的”
小安朝他一抬头,是从安擎新一代服务器产品——训练推理应用兼备的EG841G-G20这学到的!我这就是将安擎EG841G-G20的产品特点用在了您抛给我的难题上呀~”

 
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