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- tensorflow 多gpu并行 內(nèi)容精選 換一換
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優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型,實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。來自:百科G系列:圖形加速型彈性云服務(wù)器,適合于3D動畫渲染、CAD等。 P系列:計算加速型或推理加速型彈性云服務(wù)器,適合于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算、CAE等。 GPU加速實例總覽 GPU加速型云服務(wù)器包括圖形加速型(G系列)和計算加速型(P系列)兩類。 圖像加速G系列 圖形加速增強型G6 圖形加速增強型G5來自:百科
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針對常見AI引擎,ModelArts提供訓(xùn)練模式選擇,支持用戶根據(jù)實際場景獲取不同的診斷信息。在訓(xùn)練作業(yè)創(chuàng)建頁面,支持普通模式、高性能模式和故障診斷模式,默認(rèn)設(shè)置為普通模式。 了解更多 收起 展開 分布式訓(xùn)練 收起 展開 主要介紹基于Pytorch引擎的單機多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練、多機來自:專題來自:百科
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