En tant que marque puissante d'informatique IA, Inspur Information optimise les produits informatiques intelligents IA et continue de fournir des solutions de haute qualité aux clients de l'industrie. Récemment, Inspur Information a fourni une solution de service d'IA complète pour une école de musique en Chine, l'aidant à terminer le déploiement et la mise à niveau du modèle de séparation de la musique, offrant ainsi une meilleure expérience de travail aux praticiens de l'audiovisuel.
Il est entendu qu'une école de musique est l'une des premières universités en Chine à utiliser des méthodes d'IA pour étudier les modèles de séparation musicale. Comparé aux méthodes traditionnelles, le modèle de réseau neuronal profond peut obtenir un meilleur effet de séparation de la musique et a une généralisation plus forte. Cependant, avec l'approfondissement des travaux de recherche, le problème de la puissance de calcul est devenu de plus en plus prégnant.
L'architecture du modèle de séparation de la musique change chaque jour qui passe.Par exemple, le modèle Demucs proposé par Facebook en 2021 est une architecture convolutive U-Net ; l'architecture Transformer a été introduite en 2022, et le Demucs est itéré dans un spectrogramme hybride. et Modèle de séparation des formes d'onde. Le modèle utilisant la nouvelle architecture peut obtenir un meilleur effet de séparation, mais la demande de puissance de calcul augmente également. Les ressources informatiques existantes de l'école ne peuvent pas répondre aux exigences de formation du modèle en termes de quantité et de qualité, et il est difficile de mettre à niveau et d'itérer rapidement les algorithmes en fonction des besoins des scénarios d'application réels.
Au cours de la période, Inspur Information a aidé les utilisateurs dans la recherche et le développement de modèles d'IA de séparation musicale avec des services de puissance de calcul d'IA de haute performance et de haute qualité, qui répondaient bien aux besoins en ressources informatiques dans le processus de formation du modèle. Dans le même temps, avec l'aide du service Inspur Information AI, l'académie de musique a éliminé le goulot d'étranglement informatique du processeur et amélioré efficacement le taux d'utilisation des ressources GPU, multipliant par 5 l'efficacité de la formation du modèle, afin qu'il puisse itérer la musique. modèle d'IA de séparation plus rapide et plus efficace. Plus de données pour une meilleure séparation. L'école prévoit de réduire davantage le seuil d'utilisation du modèle grâce à la coopération en matière de puissance de calcul de l'IA et de fournir des services professionnels à davantage de praticiens de l'audiovisuel.
À l'avenir, Inspur Information continuera de mettre à niveau les produits et services informatiques d'IA et s'associera à davantage de plates-formes ou d'institutions de l'industrie pour créer davantage une écologie intelligente de l'IA plus complète, innover l'expérience des algorithmes et faire en sorte que les algorithmes intelligents profitent au public.