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- 深度學習 光流算法 內(nèi)容精選 換一換
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靈活的部署方式：支持在線部署、邊緣部署、Hilens部署等多種部署方式。 自定義工作流編排：結合行業(yè)知識，編排AI應用開發(fā)流程。 開放的生態(tài)：用戶間快速共享、交易。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式T來自：百科
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考慮到各CPU架構的成熟度和性能，我們以鯤鵬、海光、飛騰作為 華為云Stack 支持CPU的首選。這些CPU架構又有各自的技術特點： 1、鯤鵬 CPU核心通過環(huán)形架構互聯(lián)，通過擴展計算單元數(shù)量來支持眾核架構，Die內(nèi)均等內(nèi)存和IO訪問能力。 2、海光 CPU核心通過Die之間互聯(lián)架構來連接，來自：百科ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 一站式 開“箱”即用，涵蓋AI開發(fā)全流程，包含數(shù)據(jù)來自：百科
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案通過華為云函數(shù)工作流FunctionGraph落地推理算法，在設備自檢業(yè)務流程中，將圖片計算部分使用GPU資源的工作放在FunctionGraph中完成，運維和資源成本大幅下降30%。 接下來，豐圖科技會在風控、審核、護航等更多AI推理類業(yè)務使用函數(shù)工作流FunctionGra來自：百科![]()
基于DPDK的高性能交互框架，支持流計算模型，支持數(shù)據(jù)流并發(fā)，主要用于RTL開發(fā)場景，滿足用戶高帶寬低時延的要求。 通用型架構 基于SDAccel的通用型交互框架，支持塊計算模塊，支持Xilinx SGDMA數(shù)據(jù)傳輸框架，主要用于高級語言開發(fā)或已有算法移植，滿足用戶快速上線的需求。 使用場景來自：百科![]()
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覺套件，后續(xù)還會開放更多行業(yè)套件，敬請期待。 工作流開發(fā) 工作流開發(fā)面向AI開發(fā)者。用戶運用ModelArts Pro提供的原子組件(Atom)靈活編排新的行業(yè)工作流?；贏I市場，用戶還可以相互分享不同行業(yè)場景的行業(yè)AI工作流。ModelArts Pro以“授人以漁”的方式助力來自：百科![]()
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執(zhí)行等功能。 2、工具鏈主要為神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)過程提供了輔助便利。 如圖所示，這些主要組成部分在軟件棧中功能和作用相互依賴，承載著數(shù)據(jù)流、計算流和控制流。昇騰AI軟件棧主要分為4個層次和一個輔助工具鏈。4個層次分別為L3應用使能層、L2執(zhí)行框架層、L1芯片使能層和L0計算資源層。工具來自：百科![]()
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