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- tensorflow gpu 分配 內(nèi)容精選 換一換
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模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開發(fā)者基于主流AI引擎，開發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。 4.評(píng)估模型 訓(xùn)練得到模型之后來(lái)自：百科面向AI計(jì)算的容器服務(wù)，采用華為云高性能GPU計(jì)算實(shí)例，并支持多容器共享GPU資源，在AI計(jì)算性能上比通用方案提升3-5倍以上，并大幅降低了AI計(jì)算的成本 優(yōu)勢(shì) 超強(qiáng)性能 裸金屬NUMA架構(gòu)與高速IB網(wǎng)卡，AI計(jì)算性能提升3~5倍 高效計(jì)算 GPU資源多容器共享調(diào)度，整體計(jì)算成本大幅降低來(lái)自：專題
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Serverless計(jì)算也稱服務(wù)器無(wú)感知計(jì)算或函數(shù)計(jì)算，是近年來(lái)一種新興的云計(jì)算編程模式。其致力于大幅簡(jiǎn)化云業(yè)務(wù)開發(fā)流程，使得應(yīng)用開發(fā)者從繁雜的服務(wù)器運(yùn)維工作中解放出來(lái)（例如自動(dòng)伸縮、日志和監(jiān)控等）。借助Serverless計(jì)算，開發(fā)者僅需上傳業(yè)務(wù)代碼并進(jìn)行簡(jiǎn)單的資源配置便可實(shí)現(xiàn)服務(wù)的快速構(gòu)建部來(lái)自：百科訓(xùn)練框架。 AI容器通過(guò)拓?fù)溆H和性調(diào)度，調(diào)度任務(wù)時(shí)將GPU間網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)狀態(tài)也考慮在內(nèi)，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容器支持多種算力，包括昇騰算力，相比傳統(tǒng)GPU算力提升30%。 通過(guò)使用AI容器，華為云在DAWN來(lái)自：百科
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elArts底層支持各種異構(gòu)計(jì)算資源，開發(fā)者可以根據(jù)需要靈活選擇使用，而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。同時(shí)，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡(jiǎn)單、更方便。來(lái)自：專題![]()
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免費(fèi)的云服務(wù)器 免費(fèi)的云服務(wù)器 云主機(jī)，也就是云服務(wù)器。云主機(jī)是新一代的主機(jī)租用服務(wù)，它整合了高性能服務(wù)器與優(yōu)質(zhì)網(wǎng)絡(luò)帶寬，有效解決了傳統(tǒng)主機(jī)租用價(jià)格偏高、服務(wù)品質(zhì)參差不齊等缺點(diǎn)，可全面滿足中小企業(yè)、個(gè)人站長(zhǎng)用戶對(duì)主機(jī)租用服務(wù)低成本，高可靠，易管理的需求。 云主機(jī)，也就是云服務(wù)器。云來(lái)自：專題![]()
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快速上線的需求。 AI加速型 AI推理加速型實(shí)例Ai1是以華為昇騰310（Ascend 310）芯片為加速核心的AI加速型彈性云服務(wù)器?；贏scend 310芯片低功耗、高算力特性，實(shí)現(xiàn)了能效比的大幅提升，助力AI推理業(yè)務(wù)的快速普及。通過(guò)AI推理加速型實(shí)例Ai1將Ascend來(lái)自：百科![]()
快速購(gòu)買：快速購(gòu)買默認(rèn)使用“包年/包月”的購(gòu)買方式，使用通用型S6系列云服務(wù)器（部分可用區(qū)默認(rèn)使用S3系列云服務(wù)器），云平臺(tái)隨機(jī)分配可用區(qū)、使用默認(rèn)安全組、默認(rèn)分配彈性公網(wǎng)IP?？焖儋?gòu)買為您提高了配置效率，可以在幾分鐘之內(nèi)快速購(gòu)買基于公有云平臺(tái)的 彈性云服務(wù)器 設(shè)施，更加方便快捷。 快速購(gòu)買流程：來(lái)自：百科
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