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  • 深度學習提供算力 內(nèi)容精選 換一換
  • AI技術領域課程--機器學習 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術領域課程--強化學習 AI技術領域課程--圖網(wǎng)絡 AI技術領域課程--機器學習 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術領域課程--強化學習 AI技術領域課程--圖網(wǎng)絡
    來自:專題
    場景下使用對象存儲服務。 立即學習 塊存儲服務EVS:云上堅實的數(shù)據(jù)底座 通過本課程的學習,用戶將對云硬盤形成系統(tǒng)的理解,掌握云硬盤的相關知識及如何在對應的場景下使用云硬盤。 課程目標 通過學習本課程,對云硬盤有系統(tǒng)的了解,并掌握相關操作。 立即學習 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡 CDN :提升網(wǎng)絡響應速度
    來自:專題
  • 深度學習提供算力 相關內(nèi)容
  • 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、DirectX;P系列支持CUDA、OpenCL 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、DirectX;P系列支持CUDA、OpenCL 簡單易用 一鍵式獲取各類圖形工作站、超應用和深度
    來自:專題
    應用,用好全棧HarmonyOS生態(tài)能力,能讓政務云應用體驗好、個人數(shù)據(jù)存儲更安全。另外云側為個人用戶所擁有,成為手機的一部分,能讓每一部華為手機都有云側增強,達成端側所不能的效果。 豐圖科技通過FunctionGraph構建質(zhì)檢推理系統(tǒng),成本下降30% 豐圖科技(深
    來自:百科
  • 深度學習提供算力 更多內(nèi)容
  • Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 推理加速型Pi2 Pi2型 彈性云服務器 采用專為AI推理打造的NVIDIA Tesla T4 GPU,能夠提供超強的實時推理能力。Pi2型彈性云服務器借助T4的INT8運算器,能夠提供最大130TOPS的INT8。Pi2也可以支持輕量級訓練場景。
    來自:百科
    愛(AI)美食美食圖片分類大賽是面向所有AI開發(fā)者入門實戰(zhàn)賽,適用于正在學習AI的初學者,目標是為AI開發(fā)者提供一個交流學習、實戰(zhàn)挑戰(zhàn)的平臺。 賽事介紹 人間煙火氣,最撫凡人心,世界上最治愈的東西是美食。美食家蔡瀾說愛吃的人,享受食物的人,值得交往。同時,近年來,受益于算法、的提升和大數(shù)據(jù)的發(fā)展,人工智能AI越
    來自:百科
    深厚的行業(yè)積累,分層解耦的架構,多樣化的部署模式 深厚的行業(yè)積累,分層解耦的架構,多樣化的部署模式 技術扎根 全棧技術創(chuàng)新,極致加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 全棧技術創(chuàng)新,極致加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 開放同飛 打造云原生應用平臺AppArts,成立大模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)聯(lián)盟 打造
    來自:專題
    Ustore存儲引擎正式發(fā)布 華為云 GaussDB 專場直播第5期:SQL優(yōu)化解讀 華為云GaussDB發(fā)布5大核心技術,打造行業(yè)領先的技術競爭 客戶案例 為什么他們選擇了GaussDB “星河”數(shù)據(jù)庫標桿案例!工商銀行&華為云GaussDB再創(chuàng)佳績 全球銀行最大分布式核心系統(tǒng)全面上線,郵儲銀行做到了!
    來自:專題
    完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、DirectX;P系列支持CUDA、OpenCL 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、DirectX;P系列支持CUDA、OpenCL 簡單易用 一鍵式獲取各類圖形工作站、超應用和深度
    來自:專題
    技術”課程;實踐性師資培養(yǎng)合作,實踐性學習環(huán)境合作,企業(yè)實訓實習合作,基于企業(yè)真實的案例研發(fā),滿足高效課設、實訓和畢業(yè)設計要求,讓高校近距離接觸企業(yè)的真實需求,共同培養(yǎng)真正適合企業(yè)需求的人才。 智慧教學云平臺擁有華為云鯤鵬/昇騰自主創(chuàng)新高支撐的云資源設備基礎底座,是一體化的綜
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    差較大的點,得到油位分界線。最后計算橢圓中有油與無油部分的面積,將面積歸至油枕端面圓形中得到最終的油位值。 將算法加載到攝像機內(nèi)部,利用攝像機AI芯片強大的分析推理能力,實現(xiàn)視頻畫面實時分析,通過深度學習算法準確判定變壓器油位是否處于油量不足狀態(tài);實時將主變油位發(fā)生的時間,地點
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    華為云計算 云知識 K8s平臺提供的存儲管理能力 K8s平臺提供的存儲管理能力 時間:2021-07-01 10:44:53 k8s平臺提供的存儲管理能力: k8s初期為存分離所做的解耦設計Volume,采用強耦合、靈活性差的in-tree模式,雖然已經(jīng)讓用戶專注于業(yè)務功能設計
    來自:百科
    華為云計算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務提供資產(chǎn)建模能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務提供資產(chǎn)建模能力 時間:2021-03-12 15:15:13 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務提供資產(chǎn)建模能力,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析資產(chǎn)模型基本概念包含: 資產(chǎn)——被管理的任何物理或邏輯的對象,比如產(chǎn)線,樓層,設備,人等;
    來自:百科
    差異,向上需提供服務化的模型封裝,把相關的存儲、網(wǎng)絡、操作系統(tǒng)、監(jiān)控運維等以服務化的方式提供。所以IaaS云平臺支持不同的CPU架構,解決“一云多芯”問題,是最基礎的能力要求?;诖?,容器、大數(shù)據(jù)、中間件、數(shù)據(jù)庫等更多云服務,均可以在IaaS云平臺上為客戶提供,最終華為云
    來自:百科
    完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、DirectX;P系列支持CUDA、OpenCL 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、DirectX;P系列支持CUDA、OpenCL 簡單易用 一鍵式獲取各類圖形工作站、超應用和深度
    來自:專題
    課程單元頁面 3、學習課程內(nèi)容 在課程單元頁面,選擇想要學習的課程單元,點擊【開始學習】,進入課程播放器頁面。 圖 點擊【開始學習】 圖 課程播放器頁面 在課程播放器頁面,點擊左側的目錄,可以切換課程的章節(jié);點擊下方的“下一頁”、“上一頁”可以進行課程頁面的切換。課程單元學習完成后,點擊
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    完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、DirectX;P系列支持CUDA、OpenCL 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、DirectX;P系列支持CUDA、OpenCL 簡單易用 一鍵式獲取各類圖形工作站、超應用和深度
    來自:專題
    ,保證GPU間高速通信,從而提升線性加速比,目前32卡GPU線性加速比為0.97+,比友商提升50%。 AI容器支持多種,包括昇騰,相比傳統(tǒng)GPU提升30%。 通過使用AI容器,華為云在DAWN Bench性能評比中奪得雙料冠軍,128卡GPU線性加速比達到0.8。 文中課程
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    完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、DirectX;P系列支持CUDA、OpenCL 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、DirectX;P系列支持CUDA、OpenCL 簡單易用 一鍵式獲取各類圖形工作站、超應用和深度
    來自:專題
    GaussDB存分離 GaussDB存分離 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB,是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫,國內(nèi)首個AI-Native數(shù)據(jù)庫,全流程、全鏈路智能化體驗,帶你了解華為云數(shù)據(jù)庫GaussDB存分離。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫
    來自:專題
    ,用戶可把不同類型資源的操作寫成不同的函數(shù),執(zhí)行時分解到不同處理器上,無閑置資源。 FunctionGraph打造Serverless AI最佳平臺 在大模型推理場景,包括全量推理和增量推理兩個階段。全量推理階段需求遠高于增量推理階段,增量推理階段,耗時可能遠長于全量推理
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