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- 分布式訓(xùn)練框架 內(nèi)容精選 換一換
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FPGA加速云服務(wù)器包括兩類： 高性能架構(gòu) 基于DPDK的高性能交互框架，支持流計(jì)算模型，支持?jǐn)?shù)據(jù)流并發(fā)，主要用于RTL開(kāi)發(fā)場(chǎng)景，滿足用戶高帶寬低時(shí)延的要求。 通用型架構(gòu) 基于SDAccel的通用型交互框架，支持塊計(jì)算模塊，支持Xilinx SGDMA數(shù)據(jù)傳輸框架，主要用于高級(jí)語(yǔ)言開(kāi)發(fā)或已有算法移植，滿足用戶快速上線的需求。來(lái)自：百科
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 芯動(dòng)武漢 創(chuàng)享未來(lái)·長(zhǎng)江鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽 芯動(dòng)武漢 創(chuàng)享未來(lái)·長(zhǎng)江鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽 時(shí)間：2020-12-28 15:56:24 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)介】 為貫徹落實(shí)鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)，更好的培育武漢鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)，深入實(shí)施信息技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)來(lái)自：百科
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支持多種計(jì)算資源和深度學(xué)習(xí)框架：AI Studio支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練，同時(shí)支持多種深度學(xué)習(xí)框架，使企業(yè)能夠根據(jù)自身需求選擇最適合的計(jì)算資源和框架。5. 提供高效的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)：AI Studio提供高效率的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)，支持多種數(shù)據(jù)標(biāo)注場(chǎng)景，包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、文本檢測(cè)和文本識(shí)別等，幫助企業(yè)快速標(biāo)注大量數(shù)據(jù)。6來(lái)自：專題![]()
時(shí)習(xí)知助力基礎(chǔ)軟件暑期高校實(shí)踐訓(xùn)練營(yíng)賦能高校學(xué)生 時(shí)習(xí)知助力基礎(chǔ)軟件暑期高校實(shí)踐訓(xùn)練營(yíng)賦能高校學(xué)生 時(shí)間：2024-08-09 19:07:37 華為云時(shí)習(xí)知咨詢?nèi)肟?gt;> 為助力基礎(chǔ)軟件生態(tài)人才培養(yǎng)，聯(lián)合華為ICT大賽官方組織增設(shè)基礎(chǔ)軟件賽道，特別面向高校開(kāi)展暑期實(shí)踐訓(xùn)練營(yíng)。本次活動(dòng)吸引全國(guó)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 分布式緩存服務(wù)是什么 分布式緩存服務(wù)是什么 時(shí)間：2020-09-16 16:20:17 分布式緩存服務(wù)（Distributed Cache Service，簡(jiǎn)稱D CS ）是華為云提供的一款內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，兼容了Redis和Memcached兩種內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)引擎，來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Hadoop分布式文件系統(tǒng) Hadoop分布式文件系統(tǒng) 時(shí)間：2020-12-15 11:15:53 HDFS是Hadoop的分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)可靠的分布式讀寫。HDFS針對(duì)的使用場(chǎng)景是來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 分布式拒絕服務(wù)攻擊 分布式拒絕服務(wù)攻擊 時(shí)間：2020-12-23 16:47:21 拒絕服務(wù)（Denial of Service，縮寫：DoS）攻擊也稱洪水攻擊，是一種網(wǎng)絡(luò)攻擊手法，其目的在于使目標(biāo)電腦的網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)資源耗盡，服務(wù)暫時(shí)中斷或停止，導(dǎo)致合法用戶不來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 分布式緩存redis是什么 分布式緩存redis是什么 時(shí)間：2020-10-13 16:07:15 Redis是一個(gè)使用ANSI C編寫的開(kāi)源、包含多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、支持網(wǎng)絡(luò)、基于內(nèi)存、可選持久性的鍵值對(duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，其具備如下特性： 基于內(nèi)存運(yùn)行，性能高效 支持分布式，理論上可以無(wú)限擴(kuò)展來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 分布式緩存服務(wù)優(yōu)點(diǎn) 分布式緩存服務(wù)優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-09-17 09:58:00 Memcached是一個(gè)高性能、分布式的緩存系統(tǒng)，可有效加快應(yīng)用速度、提升應(yīng)用的可擴(kuò)展性，降低對(duì)后端數(shù)據(jù)庫(kù)的性能依賴。分布式緩存Memcached是兼容Memcached的內(nèi)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 防御分布式拒絕服務(wù) 防御分布式拒絕服務(wù) 時(shí)間：2020-11-18 16:51:31 防御分布式拒絕服務(wù)(anti-distributed denial of service，Anti-DDoS)是針對(duì)分布式拒絕服務(wù)攻擊的防護(hù)。 Anti-DDoS流量清洗和DDoS高防的區(qū)別來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 為什么要選擇分布式緩存？ 為什么要選擇分布式緩存？ 時(shí)間：2023-04-20 10:13:18 分布式緩存服務(wù)入口>> 隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量的不斷增加，單機(jī)緩存已經(jīng)難以滿足大規(guī)模并發(fā)訪問(wèn)的需求。這時(shí)候，分布式緩存就成為了一個(gè)非常方便和有效的解決方來(lái)自：百科![]()
流架構(gòu)。而在分布式架構(gòu)中，分布式消息是非常重要的一部分，本文將探討分布式消息的重要性以及為什么要選擇分布式消息。 首先，分布式消息可以實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序之間的解耦。在傳統(tǒng)的架構(gòu)中，模塊之間常常是互相依賴的，一個(gè)模塊的修改可能會(huì)影響到其他模塊，需要做出大量的改動(dòng)。而在分布式架構(gòu)中，模塊之來(lái)自：百科![]()
Turbo高性能，加速訓(xùn)練過(guò)程 1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集高速讀取，避免GPU/NPU因存儲(chǔ)I/O等待產(chǎn)生空閑，提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級(jí)Checkpoint文件秒級(jí)保存和加載，減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時(shí)間。 3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化，不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長(zhǎng)，無(wú)需部署外部遷移工具 1、訓(xùn)練任務(wù)開(kāi)始前將數(shù)據(jù)從 OBS 導(dǎo)入到SFS來(lái)自：專題![]()
了解詳情 使用自定義鏡像訓(xùn)練作業(yè) 如果您已經(jīng)在本地完成模型開(kāi)發(fā)或訓(xùn)練腳本的開(kāi)發(fā)，且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定義鏡像，并上傳至SWR服務(wù)。您可以在ModelArts使用此自定義鏡像創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)，使用ModelArts提供的資源訓(xùn)練模型。 了解詳情 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用來(lái)自：專題![]()
技能開(kāi)發(fā) 提供統(tǒng)一技能開(kāi)發(fā)框架，封裝基礎(chǔ)組件，簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)流程，提供統(tǒng)一的API接口，支持多種開(kāi)發(fā)框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型訓(xùn)練、開(kāi)發(fā)、調(diào)試、部署、管理一站式服務(wù)，無(wú)縫對(duì)接用戶設(shè)備。 在云側(cè)模型管理中導(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練出的模型，也可導(dǎo)入用戶線下開(kāi)發(fā)的自定義模型。來(lái)自：百科![]()
分布式云原生有哪些優(yōu)勢(shì) 分布式云原生有哪些優(yōu)勢(shì) 分布式云原生 分布式云原生 Ubiquitous Cloud Native Service（UCS）是業(yè)界首個(gè)分布式云原生產(chǎn)品，為企業(yè)構(gòu)建云原生業(yè)務(wù)部署、管理、應(yīng)用生態(tài)的全域一致性體驗(yàn) ，實(shí)現(xiàn)客戶在使用云原生應(yīng)用時(shí)，感受不到地域、跨來(lái)自：專題![]()
購(gòu)買RabbitMQ實(shí)例 分布式消息服務(wù)RabbitMQ版 購(gòu)買RabbitMQ實(shí)例 分布式消息服務(wù)kafka版 05:25 分布式消息服務(wù)kafka版 購(gòu)買Kafka實(shí)例 分布式消息服務(wù)RocketMQ版 04:49 分布式消息服務(wù)RocketMQ版 購(gòu)買RocketMQ實(shí)例 分布式消息服務(wù)RabbitMQ版來(lái)自：專題![]()
分布式云原生UCS專題推薦 分布式云原生API-離散集群加入容器艦隊(duì) 分布式云原生API-集群移出容器艦隊(duì) 分布式云原生API-注冊(cè)容器艦隊(duì) 分布式云原生API-刪除容器艦隊(duì) 分布式云原生API-獲取單個(gè)容器艦隊(duì) 分布式云原生API-向容器艦隊(duì)中添加集群 分布式云原生API-更新容器艦隊(duì)描述信息來(lái)自：專題![]()
優(yōu)秀的超算生態(tài)：擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境，用戶可以構(gòu)建靈活彈性、高性能、高性價(jià)比的計(jì)算平臺(tái)。大量的HPC應(yīng)用程序和深度學(xué)習(xí)框架已經(jīng)可以運(yùn)行在P2vs實(shí)例上。 常規(guī)軟件支持列表 P2vs型云服務(wù)器主要用于計(jì)算加速場(chǎng)景，例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計(jì)算、分子建模、地震分析等場(chǎng)景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能力，可以使用P2vs型云服務(wù)器。來(lái)自：百科
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