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理平臺(tái)用于支持模型推理和應(yīng)用集成，以API/SDK等服務(wù)化方式與業(yè)務(wù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)集成，支持在中心側(cè)推理或者邊緣側(cè)完成部署服務(wù)發(fā)布。HyperDL重點(diǎn)突破異構(gòu)計(jì)算資源管理調(diào)度、大規(guī)模分布式并行訓(xùn)練與模型參數(shù)自動(dòng)優(yōu)化等“AI根技術(shù)”，支持分布式多中心計(jì)算集群管理、混合異構(gòu)計(jì)算資源多任
理平臺(tái)用于支持模型推理和應(yīng)用集成，以API/SDK等服務(wù)化方式與業(yè)務(wù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)集成，支持在中心側(cè)推理或者邊緣側(cè)完成部署服務(wù)發(fā)布。HyperDL重點(diǎn)突破異構(gòu)計(jì)算資源管理調(diào)度、大規(guī)模分布式并行訓(xùn)練與模型參數(shù)自動(dòng)優(yōu)化等“AI根技術(shù)”，支持分布式多中心計(jì)算集群管理、混合異構(gòu)計(jì)算資源多任
模型。 2、深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)實(shí)施交付結(jié)合智算服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等硬件環(huán)境，設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)部署架構(gòu)，并根據(jù)用戶(hù)要求完成深度學(xué)習(xí)平臺(tái)軟件的調(diào)試、安裝和部署，保證軟件功能長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行，包括設(shè)備安裝、環(huán)境配置、網(wǎng)絡(luò)配置、安裝部署、功能測(cè)試等。 3、深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)運(yùn)行維
模型。 2、深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)實(shí)施交付結(jié)合智算服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等硬件環(huán)境，設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)部署架構(gòu)，并根據(jù)用戶(hù)要求完成深度學(xué)習(xí)平臺(tái)軟件的調(diào)試、安裝和部署，保證軟件功能長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行，包括設(shè)備安裝、環(huán)境配置、網(wǎng)絡(luò)配置、安裝部署、功能測(cè)試等。 3、深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)運(yùn)行維
項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 深圳 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 為AI類(lèi)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，NAS搜索算法，訓(xùn)練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責(zé) 負(fù)責(zé)調(diào)研深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)
為了更精確地描述反向傳播算法，使用更精確的計(jì)算圖（computational graph）語(yǔ)言是很有幫助的。將計(jì)算形式化為圖形的方法有很多。這里，我們使用圖中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)來(lái)表示一個(gè)變量。變量可以是標(biāo)量、向量、矩陣、張量、或者甚至是另一類(lèi)型的變量。為了形式化我們的圖形，我們還需引入
AI科學(xué)計(jì)算服務(wù) AI科學(xué)計(jì)算服務(wù) AI科學(xué)計(jì)算服務(wù)（AI for Science Service），是一個(gè)致力于將人工智能技術(shù)與科學(xué)研究相結(jié)合的創(chuàng)新平臺(tái)。 面向生物醫(yī)藥、計(jì)算化學(xué)、地球科學(xué)、電磁學(xué)、流體等科學(xué)領(lǐng)域，提供開(kāi)箱即用的澎湃算力及調(diào)度能力， 內(nèi)置豐富的各領(lǐng)域AI模型、分
彈性云服務(wù)器是由CPU、內(nèi)存、鏡像、云硬盤(pán)組成的一種可隨時(shí)獲取、彈性可擴(kuò)展的計(jì)算服務(wù)器。 云容器引擎CCE 云容器引擎深度整合華為云高性能的計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等服務(wù)，并支持GPU、ARM、FPGA等異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，支持多可用區(qū)、多區(qū)域容災(zāi)等技術(shù)構(gòu)建高可用Kubernetes集群。 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OBS
年所說(shuō)，「我們對(duì)大腦具有冷粥粘稠度這一事實(shí)不感興趣。」換句話(huà)說(shuō)，介質(zhì)不重要，重要的是計(jì)算能力。當(dāng)前，最強(qiáng)大的 AI 系統(tǒng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支——深度學(xué)習(xí)，這些 AI 系統(tǒng)的算法通過(guò)處理互連節(jié)點(diǎn)隱藏層的大量數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)，這被稱(chēng)為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。顧名思義，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受到了人類(lèi)大腦中真實(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟發(fā)，它們的節(jié)點(diǎn)模擬真實(shí)神經(jīng)元?；蛘咧辽俑鶕?jù)
PyTorch是一款可以媲美于TensorFlow的優(yōu)秀深度學(xué)習(xí)計(jì)算框架，而且相比于TensorFlow在語(yǔ)法上更具靈活性。PyTorch原生于一款小眾語(yǔ)言L(fǎng)ua，而后基于Python版本具備了強(qiáng)大的生命力。作為一款基于Python的深度學(xué)習(xí)計(jì)算庫(kù)，PyTorch提供了高于Numpy的強(qiáng)大的張量計(jì)算能力和兼具靈活度和速度的深度學(xué)習(xí)研究功能。
對(duì)于初次踏入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的人員而言，選擇哪種計(jì)算框架是一個(gè)值得思考的問(wèn)題。 如果一定要選出一個(gè)框架作為你的深度學(xué)習(xí)入門(mén)工具，那么建議選擇Keras，Keras具備搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個(gè)零部件高度集成的API，并且對(duì)新手非常友好，基于Keras進(jìn)行一次快速的深度學(xué)習(xí)試驗(yàn)幾乎是分分鐘的事。
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分別展示了兩種系統(tǒng)在計(jì)算和數(shù)據(jù)傳輸中的耗時(shí)對(duì)比，結(jié)果顯示，聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的這兩段耗時(shí)，均在分布式機(jī)器學(xué)習(xí)的 20 倍左右，這也證實(shí)了聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的性能瓶頸主要來(lái)自于計(jì)算和傳輸。 因此，接下來(lái)，我們將分別從這兩個(gè)方面對(duì)聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)進(jìn)行分析。 計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)分析 性能分析
什么是AI科學(xué)計(jì)算服務(wù) AI科學(xué)計(jì)算服務(wù)（AI for Science Service，AI4SService），是一個(gè)致力于將人工智能技術(shù)與科學(xué)研究相結(jié)合的創(chuàng)新平臺(tái)。面向生物醫(yī)藥、計(jì)算化學(xué)、地球科學(xué)、電磁學(xué)、流體仿真等科學(xué)領(lǐng)域，提供開(kāi)箱即用的澎湃算力（昇騰、鯤鵬）及調(diào)度能力，內(nèi)置豐富的各領(lǐng)域
可信智能計(jì)算服務(wù) TICS 可信智能計(jì)算服務(wù) TICS 華為云可信智能計(jì)算服務(wù)（TICS），基于多方安全計(jì)算、可信聯(lián)邦學(xué)習(xí)、機(jī)密計(jì)算、數(shù)據(jù)空間、數(shù)據(jù)膠囊和區(qū)塊鏈等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素流通全鏈路數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)，助力跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)的協(xié)同和融合，安全釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。 華為云可信智能計(jì)算服務(wù)（
在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的開(kāi)放平臺(tái)，就近提供計(jì)算和智能服務(wù) 在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的開(kāi)放平臺(tái)，就近提供計(jì)算和智能服務(wù) 免費(fèi)試用可免費(fèi)注冊(cè)邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行管理，免費(fèi)添加應(yīng)用部署到邊緣節(jié)點(diǎn) 購(gòu)買(mǎi) 控制臺(tái) 價(jià)格計(jì)算器 智能邊緣、安全可靠
授權(quán)、審核與監(jiān)控機(jī)制進(jìn)一步保障平臺(tái)數(shù)據(jù)安全處理與應(yīng)用。2、多方安全計(jì)算平臺(tái)提供面向業(yè)務(wù)的多方安全計(jì)算運(yùn)營(yíng)與管理服務(wù)，可視化配置產(chǎn)品與服務(wù)，實(shí)時(shí)生成產(chǎn)品服務(wù)接口，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的快速對(duì)接，支持匿蹤查詢(xún)、聯(lián)合計(jì)算與統(tǒng)計(jì)、隱私求交等安全計(jì)算應(yīng)用，實(shí)時(shí)費(fèi)用統(tǒng)計(jì)與結(jié)算輔助業(yè)務(wù)高效運(yùn)營(yíng)。3、聯(lián)邦管
ModelArts：一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，了解ModelArts的特性、應(yīng)用場(chǎng)景等，并掌握其申請(qǐng)和調(diào)用方法 了解詳情 ModelArts自定義鏡像 本實(shí)驗(yàn)介紹如何使用自定義鏡像功能創(chuàng)建notebook、創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)以及部署API服務(wù)，通過(guò)自定義鏡像功能可靈活滿(mǎn)足開(kāi)發(fā)者對(duì)于A(yíng)I應(yīng)用開(kāi)發(fā)環(huán)境的定制需求
等場(chǎng)景中的應(yīng)用示例。 數(shù)據(jù)集 notebook 設(shè)備資產(chǎn)管理 引入GES進(jìn)行政企IT資產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)管理，從而有效提升運(yùn)維和管理效率，降低人員要求。 上手體驗(yàn) 豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，重塑數(shù)據(jù)的連接方式 企業(yè)IT應(yīng)用 工業(yè)應(yīng)用 反欺詐與風(fēng)控應(yīng)用 知識(shí)圖譜應(yīng)用 互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用 企業(yè)IT應(yīng)用 企業(yè)IT應(yīng)用
ModelBox中將所有的任務(wù)都以功能單元的形式封裝，由多個(gè)功能單元構(gòu)成一個(gè)完整的應(yīng)用。執(zhí)行時(shí)，功能單元的計(jì)算將統(tǒng)一由線(xiàn)程池并發(fā)調(diào)度，確保計(jì)算單元被分配到對(duì)應(yīng)的異構(gòu)硬件中執(zhí)行。同時(shí)，計(jì)算中，數(shù)據(jù)和執(zhí)行單元綁定，保證數(shù)據(jù)處理的合理分配和高吞吐量。 預(yù)制的應(yīng)用編排異構(gòu)計(jì)算組件 豐富的組件覆蓋了主流芯片、多數(shù)操作系統(tǒng)和主
概述 AI科學(xué)計(jì)算服務(wù)（AI for Science Service，AI4SService）提供的平臺(tái)，是一個(gè)致力于將人工智能技術(shù)與科學(xué)研究相結(jié)合的創(chuàng)新平臺(tái)。 平臺(tái)面向生物醫(yī)藥、計(jì)算化學(xué)、地球科學(xué)、電磁學(xué)、流體仿真等科學(xué)領(lǐng)域，提供開(kāi)箱即用的澎湃算力（昇騰、鯤鵬）及調(diào)度能力，內(nèi)置
