- 深度學(xué)習(xí)模型并行化 內(nèi)容精選 換一換
-
其中CPU處理復(fù)雜運(yùn)算, FPGA處理不規(guī)則的并行計(jì)算, FPGA屬于真正的并行實(shí)行,不同的處理操作無需競爭相同的資源。 每個(gè)獨(dú)立的處理任務(wù)都配有專用的芯片部分,能在不受其它邏輯塊的影響下自主運(yùn)作。 FPGA實(shí)例應(yīng)用場景包含基因計(jì)算、金融分析、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、加解密等,例如FPGA針對特來自:百科品,從而提升結(jié)算效率。模型訓(xùn)練、更新的流程自動(dòng)化,只需要客戶自己上傳標(biāo)注圖片,就可以在線完成模型訓(xùn)練、評估、發(fā)布。 票據(jù)識(shí)別 特點(diǎn):對各種格式的票據(jù)圖片,可制作模板實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵字段的自動(dòng)識(shí)別和提取。 優(yōu)勢:支持不同格式票據(jù)圖片的自動(dòng)識(shí)別和結(jié)構(gòu)化提取。通過可視化界面操作,輕松指定識(shí)別區(qū)域,完成模板設(shè)計(jì)并調(diào)用服務(wù)接口。來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)模型并行化 相關(guān)內(nèi)容
-
規(guī)格名稱 vCPU 內(nèi)存(GB) 最大帶寬/基準(zhǔn)帶寬(Gbps) 最大收發(fā)包能力(萬PPS) 網(wǎng)卡多隊(duì)列數(shù) GPU 顯存(GB) 本地盤 虛擬化類型 p1.2xlarge.8 8 64 5/1.6 35 2 1×P100 1×16 1×800GB NVMe KVM p1.4xlarge來自:百科AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)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。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [免來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)模型并行化 更多內(nèi)容
-
構(gòu)教育體系,面向高校、K12院校、政府機(jī)構(gòu)、培訓(xùn)機(jī)構(gòu)等客戶提供人才培養(yǎng)、科研創(chuàng)新、智慧校園、在線教育等場景化解決方案,加快實(shí)現(xiàn)教育行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型,提升教育質(zhì)量,促進(jìn)教育公平公正 服務(wù)咨詢 [ 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) 相關(guān)搜索推薦: 在線教育 人才培養(yǎng)云來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫進(jìn)階學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-16 09:52:25 云計(jì)算是未來的方向, 云數(shù)據(jù)庫 是解決方案的核心,學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運(yùn)維管理, 數(shù)據(jù)庫遷移 和根據(jù)業(yè)務(wù)場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷來自:百科
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:分布式訓(xùn)練與模型并行化
- 聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的分布式深度學(xué)習(xí)模型并行計(jì)算優(yōu)化
- 深度學(xué)習(xí)模型編譯技術(shù)
- 《Keras深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—3.3 模型可視化
- 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程思考
- 深度學(xué)習(xí)-通用模型調(diào)試技巧
- 利用深度學(xué)習(xí)建立流失模型
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:Transformer模型
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:遷移學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練模型
- 深度解析與學(xué)習(xí)應(yīng)用-模型樹