Como una poderosa marca de computación de IA, Inspur Information ha estado optimizando los productos de computación inteligente de IA y continúa brindando soluciones de alta calidad para los clientes de la industria. Recientemente, Inspur Information proporcionó una solución integral de servicios de IA para una escuela de música en China, ayudándola a completar la implementación y actualización del modelo de separación de música, brindando así una mejor experiencia de trabajo para los profesionales audiovisuales.
Se entiende que una escuela de música es una de las primeras universidades en China en utilizar métodos de IA para estudiar modelos de separación de música. En comparación con los métodos tradicionales, el modelo de red neuronal profunda puede lograr un mejor efecto de separación de música y tiene una generalización más fuerte. Sin embargo, con la profundización del trabajo de investigación, el problema del poder de cómputo se ha vuelto cada vez más prominente.
La arquitectura del modelo de separación de música cambia cada día que pasa. Por ejemplo, el modelo Demucs propuesto por Facebook en 2021 es una arquitectura convolucional de U-Net; la arquitectura Transformer se introdujo en 2022 y Demucs se itera en un espectrograma híbrido. y modelo de separación de formas de onda. El modelo que utiliza la nueva arquitectura puede lograr un mejor efecto de separación, pero la demanda de potencia informática también aumenta. Los recursos informáticos existentes de la escuela no pueden satisfacer las necesidades de capacitación del modelo en términos de cantidad y calidad, y es difícil actualizar e iterar rápidamente el algoritmo de acuerdo con las necesidades de los escenarios de aplicación reales.
Durante el período, Inspur Information ayudó a los usuarios en la investigación y el desarrollo de modelos de IA de separación de música con servicios de potencia informática de IA de alto rendimiento y alta calidad, que cumplieron con los requisitos de recursos informáticos en el proceso de formación del modelo. Al mismo tiempo, con la ayuda del servicio Inspur Information AI, la escuela de música eliminó el cuello de botella informático de la CPU y mejoró efectivamente la tasa de utilización de los recursos de GPU, aumentando la eficiencia de entrenamiento del modelo en 5 veces, para que pueda iterar la música. Modelo de IA de separación más rápido y más eficiente Más datos para una mejor separación. La escuela planea reducir aún más el umbral para usar el modelo a través de la cooperación de poder de cómputo de IA y brindar servicios profesionales para más profesionales audiovisuales.
En el futuro, Inspur Information continuará actualizando los productos y servicios informáticos de IA y se unirá a más plataformas o instituciones de la industria para crear una ecología inteligente de IA más completa, innovar la experiencia de algoritmos y hacer que los algoritmos inteligentes beneficien al público.