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- 單精度和雙精度深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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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)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi)來自：百科列適合于深度學(xué)習(xí)，科學(xué)計(jì)算，CAE等；G系列適合于3D動(dòng)畫渲染，CAD等 功能描述 HPC與AI 強(qiáng)大的單精度與雙精度計(jì)算能力 P2v實(shí)例 NVIDIA®Tesla®V100(NVLink)GPU，單卡單精度能力15 TFLOPS，雙精度能力7.5 TFLOPS，深度學(xué)習(xí)場(chǎng)景優(yōu)化120來自：百科
- 單精度和雙精度深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化；描述深度學(xué)習(xí)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2. 訓(xùn)練法則來自：百科算法和應(yīng)用示例。 課程簡(jiǎn)介 本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云來自：百科
- 單精度和雙精度深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和預(yù)測(cè)，因此數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫數(shù)字識(shí)別領(lǐng)域使用最為廣泛的公開數(shù)據(jù)集，大部分識(shí)別算法都會(huì)基于它進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。MNIST數(shù)據(jù)集包含0~9這10種數(shù)字，每一種數(shù)字都包含大量不同形態(tài)的手寫數(shù)字圖片訓(xùn)練集，分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練集來自：百科![]()
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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)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn) 中心]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi)來自：百科![]()
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P1實(shí)例上。 常規(guī)支持軟件列表 P1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并行來自：百科![]()
支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度學(xué)習(xí)混合精度運(yùn)算能力達(dá)到125 TFLOPS。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。來自：百科![]()
型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)：來自：百科![]()
工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語音識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用來自：百科![]()
計(jì)算加速型這塊主要是GPU和FPGA服務(wù)，剛開始計(jì)算能力主要是以CPU為主，后來隨著一些新興的業(yè)務(wù)，比如說基因測(cè)序，一些天文氣象，或者說有些制造仿真ZDCE的一些這樣的場(chǎng)景，它的計(jì)算能力的要求是越來越高，從而就出現(xiàn)了GPU和FPGA服務(wù)，甚至后續(xù)的AISC服務(wù)，這里要重點(diǎn)提一下GPU和FPGA，來自：百科![]()
華為云平臺(tái)搭建 第4章 AI智能銷量預(yù)測(cè) 第5章 AI智慧選址 物聯(lián)網(wǎng)IoT 華為云IoT，致力于提供極簡(jiǎn)接入、智能化、安全可信等全棧全場(chǎng)景服務(wù)和開發(fā)、集成、托管、運(yùn)營(yíng)等一站式工具服務(wù)，助力合作伙伴/客戶輕松、快速地構(gòu)建5G、AI萬物互聯(lián)的場(chǎng)景化物聯(lián)網(wǎng)解決方案 設(shè)備接入 IoTDA設(shè)備發(fā)放來自：百科![]()
科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計(jì)算資源的同時(shí)，會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢(shì) NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲(chǔ)瓶頸，提升整體性能 雙精度計(jì)算 提供較CPU上百倍的雙精度計(jì)算能力 無縫遷移 支持多種科學(xué)計(jì)算軟件來自：專題![]()
科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計(jì)算資源的同時(shí)，會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢(shì) NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲(chǔ)瓶頸，提升整體性能 雙精度計(jì)算 提供較CPU上百倍的雙精度計(jì)算能力 無縫遷移 支持多種科學(xué)計(jì)算軟件來自：專題![]()
云平臺(tái)提供了多種實(shí)例類型供您選擇，不同類型的實(shí)例可以提供不同的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力。同一實(shí)例類型下可以根據(jù)GPU和內(nèi)存的配置選擇不同的實(shí)例規(guī)格。 立即購買 GPU服務(wù)器功能描述 HPC與AI 強(qiáng)大的單精度與雙精度計(jì)算能力 數(shù)據(jù)傳輸 提供GPU計(jì)算集群大量數(shù)據(jù)傳輸能力 視頻圖像渲染 提供專業(yè)級(jí)視頻圖像渲染能力來自：專題![]()
GPU卡，單實(shí)例最大支持4張T4 GPU卡 提供GPU硬件直通能力 單GPU單精度計(jì)算能力最高8.1 TFLOPS 單GPU INT8計(jì)算能力最高130 TOPS 單GPU提供16GB GDDR6顯存，帶寬300GB/s 內(nèi)置1個(gè)NVENC和2個(gè)NVDEC 常規(guī)支持軟件列表 Pi2實(shí)例主要用于GPU來自：百科![]()
整型除INTEGER和BIGINT外，還提供以下整數(shù)類型： 2.浮點(diǎn)型 GaussDB (DWS)中，REAL類型為單精度浮點(diǎn)類型，允許6位十進(jìn)制數(shù)字精度；DOUBLE PRECISION為雙精度浮點(diǎn)型，允許15位十進(jìn)制數(shù)字精度。 3.高精度數(shù)值類型 GaussDB(DWS)常用的高精度數(shù)字類型為NUMERIC來自：百科![]()
整數(shù)類型 2.浮點(diǎn)類型 float：單精度浮點(diǎn)數(shù)，8位精度，占用4字節(jié) double：雙精度浮點(diǎn)數(shù)，16位精度，占用8字節(jié) 3.定點(diǎn)類型 decimal/numeric：語法格式包括numeric/decimal，numeric/decimal(p)和numeric/decimal(p，s)來自：百科![]()
科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計(jì)算資源的同時(shí)，會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢(shì) NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲(chǔ)瓶頸，提升整體性能 雙精度計(jì)算 提供較CPU上百倍的雙精度計(jì)算能力 無縫遷移 支持多種科學(xué)計(jì)算軟件來自：百科![]()
科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計(jì)算資源的同時(shí)，會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢(shì) NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲(chǔ)瓶頸，提升整體性能 雙精度計(jì)算 提供較CPU上百倍的雙精度計(jì)算能力 無縫遷移 支持多種科學(xué)計(jì)算軟件來自：專題
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