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视频Transformer模型稀疏化加速：从算法冗余剪枝到硬件并行架构设计
视频Transformer模型在视频理解、动作识别等任务中展现出强大性能，然而其高计算复杂度和内存消耗限制了实际应用。为解决这一问题，本文从算法和硬件层面出发，探讨视频Transformer模型的稀疏化加速方法，包括算法冗余剪枝和硬件并行架构设计。
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未来的数据取决于transformer模型与大数据转换
去年,我们目睹了大型AI的爆炸性崛起,产生了全球性的热情,使人工智能看起来像是所有问题的解决方案。今年,随着大肆宣传的减弱,大型模型进入了更深层次,目的是重塑各个行业的基本逻辑。在大数据处理领域,大型模型与传统ETL(提取、转换、负载)流程之间的冲突引发了新的争论。
