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l" : 600, "created_at" : "2020-03-11T15:13:31Z", "updated_at" : "2022-03-11T15:13:31Z", "state" : "available", "enabled" : true, "description"來自：百科![]()
1 KVM t6.xlarge.1 4 4 120 1152 48 80 20 2 KVM t6.2xlarge.1 8 8 120 1728 72 120 15 2 KVM t6.4xlarge.1 16 16 160 3456 144 240 15 2 KVM t6.medium來自：百科![]()
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GPU卡，每臺云服務器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學習框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實例最大網(wǎng)絡帶寬30Gb/s。 完整的基礎能力：網(wǎng)絡自定義，自由劃分子網(wǎng)、設置網(wǎng)絡訪問策略；海量存儲，來自：百科![]()
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GPU卡，每臺云服務器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學習框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co來自：百科![]()
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靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開發(fā)平臺ModelArts來自：百科![]()
） 優(yōu)勝獎：4支隊伍（每支隊伍獎金1萬+1萬代金券，頒發(fā)獲獎證書） 參賽將有機會得到大禮包： 華為云代金券 HC2020入場券 華為云紀念T恤 實物獎品將在現(xiàn)場發(fā)放，其他形式的獎品的發(fā)放以主辦方通知的方式為準。 對于根據(jù)國家法律法規(guī)規(guī)定，需要代扣代繳所得稅的獲獎者，華為云將根據(jù)相關規(guī)定進行代扣代繳。來自：百科![]()
ta和AI場景下，通用、可擴展、高性能、穩(wěn)定的原生批量計算平臺，方便AI、大數(shù)據(jù)、基因等諸多行業(yè)通用計算框架接入，提供高性能任務調度引擎，高性能異構芯片管理，高性能任務運行管理等能力。 了解詳情 云容器引擎-入門指引 本文旨在幫助您了解云容器引擎（Cloud Container來自：專題![]()
模型包規(guī)范 ModelArts在AI應用管理創(chuàng)建AI應用時，如果是從 OBS 中導入元模型，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包規(guī)范適用于單模型場景，若是多模型場景（例如含有多個模型文件）推薦使用自定義鏡像方式。 ModelArts在AI應用管理創(chuàng)建AI應用時，如果是從OBS中導入元模來自：專題![]()
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