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自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 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(yùn)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)。來自:百科向?qū)介_發(fā)提升模型開發(fā)效率,開放協(xié)同支持多框架 從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,特征提取,模型訓(xùn)練,到上線發(fā)布,提供端到端的IDE向?qū)介_發(fā)環(huán)境,提升模型開發(fā)效率;支持各種主流算法框架,如Tensorflow,Spark ML,Caffe,MXNet等 云上推理驗證 提供模型云端運(yùn)行框架環(huán)境,用戶可以在線驗證模型推來自:百科
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ModelArts提供的調(diào)測代碼是以Pytorch為例編寫的,不同的AI框架之間,整體流程是完全相同的,只需要修改個別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見MindSpore官網(wǎng)。來自:專題GPU卡,每臺云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計算,支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS,雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor C來自:百科
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)安全框架有哪些 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)安全框架有哪些 時間:2021-07-01 14:49:38 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 廣義范圍內(nèi), 數(shù)據(jù)庫安全 框架可以分為三個層次: 1.網(wǎng)絡(luò)層次安全 從技術(shù)角度講,網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)層次安全方法技術(shù)主要有加密技術(shù),數(shù)字簽名技術(shù),防火墻技術(shù)和入侵檢測技術(shù)等。來自:百科
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