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- tensorflow分布式 內(nèi)容精選 換一換
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介紹基于Pytorch引擎的多機(jī)多卡數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。 了解詳情 分布式訓(xùn)練代碼示例 示例：創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練（PyTorch+GPU） 介紹三種使用訓(xùn)練作業(yè)來啟動PyTorch DDP訓(xùn)練的方法及對應(yīng)代碼示例。 了解詳情 示例：創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練（PyTorch+NPU）來自：專題
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靈活部署 滿足專屬分布式存儲對接非專屬計算的需求 建議搭配使用 彈性云服務(wù)器 ECS 裸金屬服務(wù)器 BMS 專屬分布式存儲服務(wù) DSS 虛擬私有云 VPC 混合負(fù)載 混合負(fù)載 專屬分布式存儲支持多并發(fā)、高帶寬應(yīng)用場景，可同時支持HPC、數(shù)據(jù)庫、Email、OA辦公、Web等多個應(yīng)用混合部署來自：專題![]()
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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。 支持專屬資源獨(dú)享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開發(fā)平臺ModelArts來自：百科![]()
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提供高IO、超高IO 2種規(guī)格的專屬分布式存儲，滿足不同業(yè)務(wù)場景需求 提供高IO、超高IO 2種規(guī)格的專屬分布式存儲，滿足不同業(yè)務(wù)場景需求 彈性擴(kuò)展 可線性按需擴(kuò)容，滿足業(yè)務(wù)增長需求 可線性按需擴(kuò)容，滿足業(yè)務(wù)增長需求 安全可靠 分布式存儲技術(shù)，數(shù)據(jù)多副本冗余，確保數(shù)據(jù)高可靠 分布式存儲技術(shù)，數(shù)據(jù)多副本冗余，確保數(shù)據(jù)高可靠來自：專題![]()
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