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  • 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練 選擇P100就對了 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特
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  • 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練 選擇P100就對了 更多內(nèi)容
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    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。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、地震分析等場景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計(jì)算能
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    華為云計(jì)算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要
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    華為云計(jì)算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    NVLink 32G顯存(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計(jì)算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。
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    、自動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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    ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運(yùn)行在容器中,容器掛載的目錄地址是唯一的,只有運(yùn)行時的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 如何查看訓(xùn)練作業(yè)資源占用情況? 在ModelArts管理控制臺,選擇訓(xùn)練管理>訓(xùn)練作業(yè)”,進(jìn)入訓(xùn)練作業(yè)列表頁面。在訓(xùn)練作業(yè)列表中,單擊目
    來自:專題
    P1特點(diǎn): 卓越性能和可靠性:采用業(yè)界領(lǐng)先數(shù)據(jù)中心級顯卡NVIDIA Tesla P100。當(dāng)前業(yè)界數(shù)據(jù)中心級顯卡性能最強(qiáng)。 優(yōu)良整體實(shí)例規(guī)格:合理的CPU內(nèi)存配比、高速Nvme盤。實(shí)例在深度學(xué)習(xí),需要大量磁盤高速緩存領(lǐng)域。具有明顯性能優(yōu)勢 優(yōu)良性價(jià)比:繼承E CS 的優(yōu)勢、包括彈性
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    權(quán)完成操作。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺。 2、在左側(cè)導(dǎo)航欄中,選擇訓(xùn)練管理 > 訓(xùn)練作業(yè)”,進(jìn)入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”,進(jìn)入“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”頁面,在該頁面填寫訓(xùn)練作業(yè)相關(guān)參數(shù)信息。 4、選擇訓(xùn)練資源的規(guī)格。訓(xùn)練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。
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    華為云計(jì)算 云知識 為什么選擇華為云 CDN ?看看這些客戶使用情況知道啦 為什么選擇華為云CDN?看看這些客戶使用情況知道啦 時間:2023-06-09 17:46:18 【華為云CDN618優(yōu)惠】 如今,網(wǎng)站已經(jīng)成為客戶發(fā)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品的重要渠道。除了傳統(tǒng)的宣傳功能,企業(yè)網(wǎng)站的營
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    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)場景優(yōu)化120
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    供優(yōu)秀的浮點(diǎn)計(jì)算能力,從容應(yīng)對高實(shí)時、高并發(fā)的海量計(jì)算場景。特別適合于深度學(xué)習(xí),科學(xué)計(jì)算,CAE,3D動畫渲染,CAD等應(yīng)用。該規(guī)格使用G560服務(wù)器+IB網(wǎng)卡,以及業(yè)界先進(jìn)的NVIDIA Tesla P100 GPU和Tesla V100 GPU,為您提供優(yōu)良性能體驗(yàn)和高性價(jià)比。
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    特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 4、自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,
    來自:專題
    :在維護(hù)方面企業(yè)往往投入很多人力、物力,而無法全力聚焦企業(yè)自身的業(yè)務(wù) ? 硬件設(shè)備更新迭代速度快:計(jì)算量快速膨脹,規(guī)劃趕不上變化; 硬件更新速度快,設(shè)備老化嚴(yán)重,很快無法滿足計(jì)算需求 ? OPEX居高不下 :自建機(jī)房費(fèi)用高、電費(fèi)、水費(fèi)、系統(tǒng)管理費(fèi)等運(yùn)營成本非常高 隨著云時代的興起,渲染業(yè)務(wù)云化發(fā)展是大勢所
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識 聯(lián)接短信案例-億家 聯(lián)接短信案例-億家 時間:2021-07-13 10:13:19 云市場 嚴(yán)選商城 用戶案例 企業(yè)應(yīng)用 短信驗(yàn)證 高效安全穩(wěn)定的聯(lián)接短信服務(wù) 助力億家不斷創(chuàng)新 商品鏈接:聯(lián)接短信 華為云聯(lián)接短信,為我們提供了安全、高效、穩(wěn)定的短信通道,幫助我們的業(yè)務(wù)更好地發(fā)展。
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    ,特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過
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