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  • tensorflow gpu訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
  • 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽,建議賽隊(duì)成員可預(yù)先在圖像感知,物體檢測(cè)方面了解基本知識(shí),熟悉基本深度學(xué)習(xí)框架如caffe,pytorch,tensorflow等。 2、組隊(duì)規(guī)模:每個(gè)隊(duì)伍建議由1名導(dǎo)師和3-5名學(xué)生組成。本次大賽不提供現(xiàn)場(chǎng)組隊(duì),請(qǐng)?jiān)趨①惽疤崆敖M隊(duì)。 3、未滿
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    來自:專題
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    來自:專題
    模型包規(guī)范 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí),如果是從 OBS 中導(dǎo)入元模型,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包規(guī)范適用于單模型場(chǎng)景,若是多模型場(chǎng)景(例如含有多個(gè)模型文件)推薦使用自定義鏡像方式。 ModelArts在AI應(yīng)用管理創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí),如果是從OBS中導(dǎo)入元模
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  • tensorflow gpu訓(xùn)練 更多內(nèi)容
  • 、金融分析、圖形工作站、大數(shù)據(jù)搜索 計(jì)算加速型(FPGA加速型FP1、Ascend推理/訓(xùn)練型、GPU推理型PI1、GPU計(jì)算型P1/P2、GPU加速型G1/G3):生物制藥、游戲動(dòng)畫、視頻編碼、高性能科學(xué)和工程應(yīng)用 裸金屬主機(jī)(GPU加速型、旗艦型、企業(yè)型、R計(jì)算型、通用型):核心數(shù)據(jù)庫、高性能計(jì)算、金融安全場(chǎng)景
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    多場(chǎng)景覆蓋,滿足各類存儲(chǔ)需求 AI云存儲(chǔ) HPC 媒體處理 文件共享 內(nèi)容管理和Web服務(wù) AI云存儲(chǔ) 場(chǎng)景介紹 面向AI場(chǎng)景提供OBS+SFS Turbo訓(xùn)練和推理加速方案,增強(qiáng)存儲(chǔ)讀寫性能,助力AI訓(xùn)練加速,減少GPU/NPU等待時(shí)間、提升資源利用效率 優(yōu)勢(shì) 高性能存儲(chǔ),加速訓(xùn)練 •SFS T
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    算能力要求較高。 3、訓(xùn)練任務(wù)快速部署:客戶進(jìn)行AI強(qiáng)化學(xué)習(xí)時(shí),需要短時(shí)間(10mins)拉起上萬核CPU,對(duì)動(dòng)態(tài)擴(kuò)容能力要求較高。 競(jìng)享實(shí)例的應(yīng)用 該AI學(xué)習(xí)引擎采用競(jìng)享實(shí)例提供CPU資源。得益于競(jìng)享實(shí)例的快速擴(kuò)容與成本優(yōu)勢(shì),引擎可以短時(shí)間生成超大規(guī)模AI(Actor)同時(shí)執(zhí)行
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