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不是Nvidia买不起，只是国产更有性价比！使用全国产CPU和GPU项目开发记录-训练篇
重点标签 客流统计、国产AI、迁移训练、目标检测、多标签分类
文章摘要
本文详细介绍了将客流统计算法从Nvidia环境迁移到国产海光CPU+DCU的过程。
文章首先讨论了AI领域面临的挑战，包括算力困境和硬件限制。
作者提出了使用国产AI软硬件作为替代方案，并记录了迁移过程。
项目任务包括实时统计客流量、客流去重、特殊人员筛选，且不允许使用人脸信息。
作者复用了历史训练代码，无需修改即可在新硬件上完成训练。
实验结果表明，迁移后的模型在精度上与原模型相差不大，验证了国产硬件的可行性。
文章还提供了环境搭建和模型训练的详细步骤，以及对训练结果的分析。
最后，作者对国产AI软硬件的未来发展表示乐观。
文章来源
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原文作者: 极市平台
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