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  • spark 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
  • Engine,即張量加速引擎,是一款華為自研的算子開發(fā)工具,用于開發(fā)能夠運行在NPU(Neural-network Processing Unit:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器)上的TBE算子,該工具是在業(yè)界著名的開源項目TVM(Tensor Virtual Machine)基礎(chǔ)上擴展的,提供了一套Python
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    支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 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、Caf
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  • spark 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 相關(guān)內(nèi)容
  • 如何提高算子的計算性能?怎樣修改現(xiàn)有算子的計算邏輯?昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子怎么辦?別急別急,和我一起從單算子開發(fā)學(xué)習(xí)自定義算子開發(fā)吧! 為什么要自定義算子 深度學(xué)習(xí)算法由一個個計算單元組成,我們稱這些計算單元為算子(Operator,簡稱Op)。算子是一個函數(shù)空間到函數(shù)空間上的映射O:X→X;從廣
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    技術(shù)領(lǐng)域 技術(shù)領(lǐng)域 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(xué)習(xí)
    來自:專題
  • spark 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 更多內(nèi)容
  • 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 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、Caf
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    到作業(yè)人員打手機行為,加強安全管控。 打手機智能檢測算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進行智能檢測訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征,忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息,并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進行推理判斷。 將訓(xùn)練
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    華為云計算 云知識 科技融合金融深度,創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價值 科技融合金融深度,創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價值 時間:2024-05-14 15:43:10 在技術(shù)領(lǐng)域,創(chuàng)新是引人注目的產(chǎn)物。華為云Web3節(jié)點引擎服務(wù)NES(以下簡稱:華為
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    和大多數(shù)加速器運行時軟件棧的構(gòu)造基本一致,昇騰AI處理器中的運行管理器、驅(qū)動和任務(wù)調(diào)度器緊密配合,共同有序完成任務(wù)分發(fā)至相應(yīng)硬件資源并執(zhí)行。這個調(diào)度過程為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算過程中緊密有序的輸送了任務(wù),保證了任務(wù)執(zhí)行的連續(xù)性和高效性。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的
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    華為云計算 云知識 華為云828 B2B企業(yè)節(jié),深度激活企業(yè)數(shù)實融合新動能 華為云828 B2B企業(yè)節(jié),深度激活企業(yè)數(shù)實融合新動能 時間:2023-11-08 14:51:16 今年以來,云計算大模型競相涌現(xiàn),數(shù)字技術(shù)賽道可以說是“百舸爭流”。從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)到傳統(tǒng)制造業(yè)無不在思考:
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    華為云計算 云知識 軟件開發(fā)必讀!華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts深度體驗指南 軟件開發(fā)必讀!華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts深度體驗指南 時間:2023-07-27 14:43:25 云計算 軟件開發(fā) 華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線 CodeArts產(chǎn)品入口>> 7月7日-9日,
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    華為云計算 云知識 內(nèi)容審核 內(nèi)容審核 時間:2020-10-30 15:37:36 內(nèi)容審核( Content Moderation )基于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實現(xiàn)對圖像、文本、視頻內(nèi)容的智能檢測檢測,可自動進行涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物、違禁品和灌水文本等內(nèi)容的檢測,幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險,大幅降低人工審核成本。
    來自:百科
    TBE(Tensor Boost Engine)提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力,通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 張量(Tensor)是TBE算子中的數(shù)據(jù),包括輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù),TensorDesc(Tensor描述符)是對輸入數(shù)據(jù)與
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    GA CS )能夠提供優(yōu)秀的浮點計算能力,從容應(yīng)對高實時、高并發(fā)的海量計算場景。P系列適合于深度學(xué)習(xí),科學(xué)計算,CAE等;G系列適合于3D動畫渲染,CAD等 應(yīng)用場景 人工智能 GPU包含上千個計算單元,在并行計算方面展示出強大的優(yōu)勢,P1、P2v實例針對深度學(xué)習(xí)特殊優(yōu)化,可在短時間內(nèi)完成海量計算;Pi1實例整型計
    來自:百科
    ,實現(xiàn)實時告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對生產(chǎn)所需物料進行準確分析預(yù)估,降低倉儲周期,提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時間序列算法模型,并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機器學(xué)習(xí)、推理平臺預(yù)集成,算法模型可以一鍵式發(fā)布應(yīng)用,降低二次開發(fā)工作 華為云 面向未來的智
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    Service)為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持 數(shù)據(jù)湖 、 數(shù)據(jù)倉庫 、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖 MRS (MapReduce Service)為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafk
    來自:專題
    TBE(Tensor Boost Engine)提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力,通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 算子類型及名稱為TBE的重要概念: 算子類型(Type)即算子的type,代表算子的類型,例如卷積算子的類型為Convol
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    【華為全聯(lián)接大會2024】ONES與華為云深度合作,共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺 【華為全聯(lián)接大會2024】ONES與華為云深度合作,共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺 時間:2024-09-29 14:40:23 【華為全聯(lián)接大會2024】ONES與華為云深度合作,共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺
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    15:43:59 DLI 完全兼容Apache Spark、Apache Flink生態(tài)和接口,線下應(yīng)用可無縫平滑遷移上云,減少遷移工作量。采用批流融合高擴展性框架,為TB~EB級數(shù)據(jù)提供了更實時高效的多樣性算力,可支撐更豐富的大數(shù)據(jù)處理需求。產(chǎn)品內(nèi)核及架構(gòu)深度優(yōu)化,綜合性能是傳統(tǒng)MapReduce模型的百倍以上,SLA保障99
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    部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測、評價等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklear
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    障系統(tǒng)可靠與性能。 精準營銷移動互聯(lián)——利用大數(shù)據(jù)分析,輕松實現(xiàn)精準營銷 優(yōu)勢 1、數(shù)據(jù)分析 MapReduce服務(wù) 提供Hadoop、Spark、Hbase等能力,快速高效處理用戶數(shù)據(jù),分析用戶行為趨勢,在產(chǎn)品展示、產(chǎn)品推廣、產(chǎn)品運營、個性推薦等方面提供數(shù)據(jù)支持,幫助電商企業(yè)優(yōu)化業(yè)務(wù)運營方向,提供營銷回報。
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    P1/Pi1實例,滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學(xué)計算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL
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