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5. 華為HiQ的編程框架和開(kāi)源項(xiàng)目介紹。 聽(tīng)眾收益: 1. 學(xué)習(xí)量子計(jì)算的基本原理。 2. 了解量子近期和未來(lái)的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。 3. 了解HiQ軟件在線路仿真和組合優(yōu)化等新增應(yīng)用。 4. 學(xué)習(xí)HiQ量子云平臺(tái)的新功能和特色。 5. 熟悉華為HiQ的編程框架和開(kāi)源項(xiàng)目。 華為云來(lái)自:百科Integration Patterns)協(xié)議。目前Spring Integration、 Apache Camel等都是比較成熟的集成流框架。 上述兩種編排在協(xié)議、框架和使用場(chǎng)景上有著明確區(qū)分,目前國(guó)內(nèi)的低代碼平臺(tái)大多數(shù)只提供工作流編排的能力。 接口和集成 為了避免“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象,企業(yè)級(jí)應(yīng)來(lái)自:專(zhuān)題
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iceMesh,再到Sermant,是一種逐步演進(jìn)和優(yōu)化的過(guò)程。通過(guò)采用Sermant框架,企業(yè)和組織可以更快速地實(shí)現(xiàn)云原生的微服務(wù)架構(gòu)改造,提高業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)效率和降低成本。同時(shí),Sermant框架在性能、靈活性和易用性方面具有較大的優(yōu)勢(shì),值得關(guān)注和嘗試。 當(dāng)前Sermant已在華為來(lái)自:百科Tesla V100 GPU卡,每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算,支持常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力:網(wǎng)絡(luò)自定義,自由劃分子來(lái)自:百科
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必須以應(yīng)用為單位進(jìn)行擴(kuò)展,在資源需求有沖突時(shí)擴(kuò)展變得比較困難。 可用性:一個(gè)服務(wù)的不穩(wěn)定會(huì)導(dǎo)致整個(gè)應(yīng)用出問(wèn)題。 創(chuàng)新困難:很難引入新的技術(shù)和框架,所有的功能都構(gòu)建在同質(zhì)的框架之上。 共享服務(wù)體系架構(gòu) 服務(wù)化結(jié)構(gòu):復(fù)雜度低。每個(gè)服務(wù)都較簡(jiǎn)單,只關(guān)注于一個(gè)業(yè)務(wù)功能。 服務(wù)化架構(gòu)方式是松耦合的,可以提供更高的靈活性。來(lái)自:百科數(shù)十毫秒甚至是數(shù)毫秒,然而用戶(hù)側(cè)的延遲卻仍然存在,例如程序狀態(tài)的恢復(fù),變量或者配置文件的重新初始化,相關(guān)庫(kù)和框架的啟動(dòng)。具體來(lái)講,在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中,TensorFlow框架的啟動(dòng)過(guò)程往往需要花費(fèi)數(shù)秒,即使實(shí)例運(yùn)行時(shí)環(huán)境的啟動(dòng)時(shí)間再短,應(yīng)用整體的冷啟動(dòng)時(shí)延對(duì)用戶(hù)而言依然是無(wú)法接受的來(lái)自:百科
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