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機器學習:機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源,其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路,滿足機器學習中海量計算和極低時延的要求。因此,F(xiàn)PGA來自:百科提供控制臺、遠程終端和API等多種管理方式,給您完全管理權限。 云端監(jiān)控 實時采樣監(jiān)控指標,提供及時有效的資源信息監(jiān)控告警,通知隨時觸發(fā)隨時響應。 負載均衡 彈性負載均衡將訪問流量自動分發(fā)到多臺云服務器,擴展應用系統(tǒng)對外的服務能力,實現(xiàn)更高水平的應用程序容錯性能。 彈性云服務器 的優(yōu)勢 穩(wěn)定可靠 豐富的磁盤種類來自:專題
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、游戲動畫、生物制藥計算和存儲系統(tǒng)。 推薦使用高性能計算型彈性云服務器,主要使用在受計算限制的高性能處理器的應用程序上,適合要求提供海量并行計算資源、高性能的基礎設施服務,需要達到高性能計算和海量存儲,對渲染的效率有一定保障的場景。 高計算能力、高吞吐量的場景。例如科學計算、基因來自:專題常規(guī)支持軟件列表 P1型云服務器主要用于計算加速場景,例如深度學習訓練、推理、科學計算、分子建模、地震分析等場景。應用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計算能力,可以使用P1型云服務器。常用的軟件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 RedShift來自:百科
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