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  • tensorflow 多gpu并行 內(nèi)容精選 換一換
  • 彈性云服務(wù)器 -圖形渲染 對(duì)圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存,大量數(shù)據(jù)處理,I/O并發(fā)能力??梢酝瓿煽焖俚臄?shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場(chǎng)景。例如圖形渲染、工程制圖。 推薦使用GPU加速型彈性云服務(wù)器,基于NVIDIA Tesla M60硬件虛擬化技術(shù),提供較為經(jīng)濟(jì)的圖形加速能力。能夠支持D
    來自:專題
    以面向AI領(lǐng)域全新升級(jí)的FunctionGraph 3.0為核心,將BaaS for AI 后端和開放平臺(tái)快速無縫集成,助力企業(yè)輕松商用AI應(yīng)用。 在“全域Serverless + AI 加速應(yīng)用創(chuàng)新”專題演講上,華為云首席產(chǎn)品官方國偉、華為2012實(shí)驗(yàn)室中軟分布式與并行軟件實(shí)驗(yàn)
    來自:百科
  • tensorflow 多gpu并行 相關(guān)內(nèi)容
  • 當(dāng)您發(fā)現(xiàn)云服務(wù)器的運(yùn)行速度變慢或云服務(wù)器突然出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)斷開現(xiàn)象,則可能是由以下原因?qū)е碌模?· 云服務(wù)器使用共享資源型實(shí)例。 由于共享型資源實(shí)例是實(shí)例共享CPU,當(dāng)資源不足時(shí),實(shí)例間可能出現(xiàn)CPU資源爭(zhēng)搶,導(dǎo)致云服務(wù)器卡頓。 · 云服務(wù)器的帶寬和CPU使用率過高。 如果您已經(jīng)通過云
    來自:專題
    ps -千臺(tái)彈性云服務(wù)器分鐘級(jí)極速發(fā)放 華為云彈性云服務(wù)器極致彈性,千臺(tái)虛擬機(jī)實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)極速發(fā)放,幫助新浪新聞應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息“洪峰” 規(guī)格類型,滿足不同企業(yè)的個(gè)性化需求 規(guī)格類型,滿足不同企業(yè)的個(gè)性化需求 -提供X86、鯤鵬、昇騰、異構(gòu)等多種類型的彈性云服務(wù)器 -提供公共、私
    來自:專題
  • tensorflow 多gpu并行 更多內(nèi)容
  • ? 1、安全穩(wěn)定性更高:云服務(wù)器符合ISO 27001等國際認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn) 2、存儲(chǔ)性能強(qiáng):PB級(jí)存儲(chǔ),超高吞吐,百萬級(jí)IOPS 3、傳輸高效:線BGP,超高帶寬,速度更快 4、節(jié)約成本:按需付費(fèi),高性價(jià)比,降低綜合成本 5、方便管理:在遠(yuǎn)程管理平臺(tái)進(jìn)行操作管理,專業(yè)技術(shù)支持 6、時(shí)
    來自:云商店
    支持容器共享GPU資源,在AI計(jì)算性能上比通用方案提升3-5倍以上,并大幅降低了AI計(jì)算的成本 優(yōu)勢(shì) 超強(qiáng)性能 裸金屬NUMA架構(gòu)與高速IB網(wǎng)卡,AI計(jì)算性能提升3~5倍 高效計(jì)算 GPU資源容器共享調(diào)度,整體計(jì)算成本大幅降低 成熟應(yīng)用 主流GPU型號(hào)全適配,并在華為云EI產(chǎn)品大規(guī)模使用
    來自:專題
    l 場(chǎng)景特性 圖形渲染對(duì)圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存,大量數(shù)據(jù)處理,I/O 并發(fā)能力??梢酝瓿煽焖俚臄?shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場(chǎng)景。 推薦使用GPU圖形加速型彈性云服務(wù)器,G1型彈性云服務(wù)器基于NVIDIA Tesla M60硬件虛擬化技術(shù),提供較為經(jīng)濟(jì)的圖形加速能力。
    來自:百科
    U、ARM、FPGA等異構(gòu)計(jì)算架構(gòu),支持可用區(qū)(Available zone,簡稱AZ)、區(qū)域(Region)容災(zāi)等技術(shù)構(gòu)建高可用Kubernetes集群,并提供高性能可伸縮的容器應(yīng)用管理能力,簡化集群的搭建和擴(kuò)容等工作,讓您專注于容器化應(yīng)用的開發(fā)與管理。 具備如下優(yōu)勢(shì): 優(yōu)
    來自:百科
    陸,該如何選擇加速范圍? Windows云服務(wù)器卡頓怎么辦? Linux云服務(wù)器卡頓怎么辦? 彈性云服務(wù)器啟動(dòng)緩慢 配置彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)網(wǎng)卡IP訪問 Windows云服務(wù)器如何保持會(huì)話連接長時(shí)間不斷開? 云服務(wù)器時(shí)間與標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間不一致 Windows 云服務(wù)器配置 雙網(wǎng)卡外網(wǎng)訪問
    來自:專題
    統(tǒng)一訪問入口、應(yīng)用單點(diǎn)登錄,提供“一站式”訪問,再無套賬號(hào)、多個(gè)URL、多個(gè)入口、多次登錄的困擾。 統(tǒng)一訪問入口、應(yīng)用單點(diǎn)登錄,提供“一站式”訪問,再無套賬號(hào)、多個(gè)URL、多個(gè)入口、多次登錄的困擾。 保障資源信息安全 提供因素認(rèn)證、多級(jí)權(quán)限管理;可實(shí)時(shí)記錄用戶行為、監(jiān)測(cè)環(huán)境
    來自:專題
    問Internet,提供超大并發(fā)數(shù)的連接服務(wù),適用于請(qǐng)求量大、連接數(shù)服務(wù)。更多關(guān)于NAT網(wǎng)關(guān)的信息,請(qǐng)參見《NAT網(wǎng)關(guān)用戶指南》。 香港服務(wù)器使用時(shí)有什么限制? 1、建議不要自行升級(jí)彈性云服務(wù)器的內(nèi)核版本和操作系統(tǒng)版本,如需升級(jí)操作系統(tǒng)的主版本,例如從CentOS 7.2升級(jí)到Cent
    來自:專題
    對(duì)象是 OBS 中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的基本單位。OBS提供上傳、下載、列舉、搜索、斷點(diǎn)續(xù)傳、段操作等基本功能,滿足您各個(gè)場(chǎng)景的對(duì)象管理需求。 對(duì)象是OBS中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的基本單位。OBS提供上傳、下載、列舉、搜索、斷點(diǎn)續(xù)傳、段操作等基本功能,滿足您各個(gè)場(chǎng)景的對(duì)象管理需求。 了解詳情 對(duì)象存儲(chǔ)功能名稱-權(quán)限管理
    來自:專題
    好的模型,加速模型訓(xùn)練 使用便捷:無縫對(duì)接華為云的OBS存儲(chǔ)和GPU高性能計(jì)算,滿足各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求 專業(yè)性強(qiáng):可基于雷達(dá)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)極端天氣(大風(fēng)、暴雨、冰雹)的檢測(cè)與預(yù)測(cè) 多媒體服務(wù)場(chǎng)景 為解決傳統(tǒng)氣象服務(wù)展現(xiàn)形式單一的問題,華為云提供完整視頻解決方案,助力氣象服務(wù)提供視頻、圖
    來自:百科
    服務(wù)器免費(fèi)、怎么搭建服務(wù)器、服務(wù)器最佳實(shí)踐、服務(wù)器應(yīng)用場(chǎng)景、服務(wù)器常見問題等內(nèi)容。 華為云免費(fèi)服務(wù)器專題為用戶提供服務(wù)器相關(guān)知識(shí),包括服務(wù)器入門學(xué)習(xí)、服務(wù)器試用、服務(wù)器免費(fèi)、怎么搭建服務(wù)器、服務(wù)器最佳實(shí)踐、服務(wù)器應(yīng)用場(chǎng)景、服務(wù)器常見問題等內(nèi)容。 了解詳情 免費(fèi)云服務(wù)_服務(wù)器體驗(yàn)
    來自:專題
    圖形渲染 對(duì)圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存,大量數(shù)據(jù)處理,I/O并發(fā)能力??梢酝瓿煽焖俚臄?shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場(chǎng)景。例如圖形渲染、工程制圖。 推薦使用GPU加速型彈性云服務(wù)器,基于NVIDIA Tesla M60硬件虛擬化技術(shù),提供較為經(jīng)濟(jì)的圖形加速能力。能夠支持D
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    度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 3、場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 4、自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力,通過“自
    來自:專題
    MPI是整個(gè)高性能計(jì)算解決方案的關(guān)鍵組件,它實(shí)現(xiàn)了并行計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)通訊功能,可以用來支持制造、氣象、超算中心等應(yīng)用場(chǎng)景,同時(shí)該通訊庫也可擴(kuò)展應(yīng)用于AI、大數(shù)據(jù)等通用領(lǐng)域。 Message Passing Interface(MPI)是支持編程語言編程的并行計(jì)算通訊應(yīng)用接口,具有高性能、大規(guī)模性、可移植性、可擴(kuò)展性等特點(diǎn)。
    來自:百科
    擴(kuò)展容器化應(yīng)用程序。 云容器引擎深度整合華為云高性能的計(jì)算(E CS /BMS)、網(wǎng)絡(luò)(VPC/EIP/ELB)、存儲(chǔ)(EVS/OBS/SFS)等服務(wù),并支持GPU、ARM、FPGA等異構(gòu)計(jì)算架構(gòu),支持可用區(qū)(Available zone,簡稱AZ)、區(qū)域(Region)容災(zāi)等技術(shù)構(gòu)建高可用Kubernetes集群。
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    AI,強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合加速AI應(yīng)用創(chuàng)新 華為2012實(shí)驗(yàn)室中軟分布式與并行軟件實(shí)驗(yàn)室主任譚焜 基于自主創(chuàng)新元戎內(nèi)核構(gòu)建的FunctionGraph 3.0如何保障AI應(yīng)用開發(fā)部署低成本和響應(yīng)低時(shí)延,華為2012實(shí)驗(yàn)室中軟分布式與并行軟件實(shí)驗(yàn)室主任譚焜做了深入的技術(shù)分享: 模型開發(fā)部署依賴昂貴
    來自:百科
    公有云容器服務(wù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)互通和統(tǒng)一管理,應(yīng)用和數(shù)據(jù)可在云上云下無縫遷移,從而實(shí)現(xiàn)資源的靈活使用以及業(yè)務(wù)容災(zāi)等目的。 AI容器:面向AI計(jì)算的容器服務(wù),采用華為云高性能GPU計(jì)算實(shí)例,并支持容器共享GPU資源,在AI計(jì)算性能上比通用方案提升3-5倍以上,并大幅降低了AI計(jì)算的成本。
    來自:百科
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