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- 池調(diào)優(yōu) 內(nèi)容精選 換一換
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本課程通過實(shí)操演示介紹集群創(chuàng)建方法，針對常見問題、調(diào)優(yōu)及性能問題根因分析提出處理方案，幫助您更好地了解和使用云數(shù)倉。來自：其他本課程主要講述鯤鵬服務(wù)器三大重要部件主板、CPU和內(nèi)存類問題的處理思路和典型案例分享來自：其他
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本課程主要介紹了鯤鵬Boostkit虛擬化：開源使能虛擬化云管平臺以及混合部署模型、虛擬化關(guān)鍵特性、性能調(diào)優(yōu)基本手段介紹，以及BoostKit虛擬化社區(qū)板塊。來自：其他![]()
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本課程主要介紹了鯤鵬Boostkit數(shù)據(jù)庫：BoostKit數(shù)據(jù)庫使能套件提供主流數(shù)據(jù)庫最佳實(shí)踐，幫助開發(fā)者和合作伙伴高效完成組件調(diào)優(yōu)，充分發(fā)揮多核算力極致性能。來自：其他![]()
本課程介紹了通用AI模型部署到華為軟件定義攝像機(jī)的過程和方法，以及模型轉(zhuǎn)換精度損失的定位和調(diào)優(yōu)方法，并結(jié)合智能App Demo，介紹算法模型預(yù)處理、加載、推理和后處理的過程。來自：其他![]()
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本課程主要介紹昇騰推理計算專用加速語言——AscendCL，講解其應(yīng)用場景及編程方式。來自：其他![]()
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課程主要介紹產(chǎn)品線、網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品專項(xiàng)、公網(wǎng)IP池、網(wǎng)站高可用、全球網(wǎng)絡(luò)互連解決方案、NAT網(wǎng)關(guān)等內(nèi)容。來自：其他![]()
本課程主要介紹 GaussDB數(shù)據(jù)庫 自治的相關(guān)知識，自治運(yùn)維能力采用了一定的AI技術(shù)，可自主發(fā)現(xiàn)問題，自動執(zhí)行調(diào)優(yōu)保護(hù)動作，能夠做到在無需人工干預(yù)就能完成數(shù)據(jù)庫的常規(guī)運(yùn)維任務(wù)。來自：其他![]()
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本實(shí)驗(yàn)介紹經(jīng)典CNN架構(gòu)，包含卷積層（特征提?。?span style='color:#C7000B'>池化層（降維）和全連接層（分類決策）的三層核心結(jié)構(gòu)。來自：其他![]()
及應(yīng)用框架。從LLMGaia的數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、工具及內(nèi)源共建，到輔助需求建模智能體，再到GaiaAI的LLM應(yīng)用框架、多種Prompt構(gòu)建與調(diào)優(yōu)技巧，全方位助力學(xué)員掌握大模型相關(guān)核心技能。來自：其他![]()
本課程主要介紹MDC AI應(yīng)用和業(yè)務(wù)開發(fā)的整體框架。MDC上昇騰芯片的基本功能、算子在功能軟件中的位置和作用，基于模型轉(zhuǎn)換進(jìn)行AI推理、性能調(diào)優(yōu)的流程等基礎(chǔ)知識；掌握如何在MDC上使用TBE（Tensor Boost Engine）進(jìn)行算子開發(fā)。來自：其他![]()
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本課程主要介紹Java多線程的創(chuàng)建方式，線程的生命周期，線程優(yōu)先級，線程的狀態(tài)調(diào)度，線程的同步和鎖機(jī)制，線程的通信，線程的并發(fā)包，線程池及應(yīng)用。來自：其他![]()
本課程主要介紹大模型的發(fā)展趨勢以及AI系統(tǒng)面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，并介紹如何實(shí)施PTD分布式調(diào)優(yōu)、內(nèi)存優(yōu)化、計算通信并行掩蓋及MOE優(yōu)化等。同時，探討生成式大模型推理中的技術(shù)難題，如HBM容量、低時延通信、長序列緩存及數(shù)值精度，并提出優(yōu)化策略。來自：其他
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