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功能，均可以通過web界面由用戶自助進行操作。 支持VPC 支持通過VPC內的私有網(wǎng)絡，與E CS 之間內網(wǎng)互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用戶能夠非常簡便的搭建、管理計算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動化發(fā)放 存儲 支來自：百科次拷貝，多種計算引擎，存儲和計算資源靈活配比，各自按需擴縮，性價比領先業(yè)界30% 極致性能體驗 通過結合硬件、數(shù)據(jù)組織、計算引擎、AI智能調優(yōu)四級垂直優(yōu)化，全棧式性能加速，同時具備百萬規(guī)模元數(shù)據(jù)毫秒級響應，為用戶提供極致性能體驗 領先開源技術 主流引擎Spark、Hive、Fli來自：專題
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來自：百科管網(wǎng)漏損監(jiān)測、分區(qū)壓力調節(jié)等業(yè)務洞察。 ——卓越的性價比 結合抄表場景，提供全棧大數(shù)據(jù)分析能力，匹配最合適的數(shù)據(jù)存儲、查詢、分析架構和方案，資源解耦，隨用隨建，彈性擴展，大大降低傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析和AI模型訓練所需的計算集群資源成本，客戶可專注于業(yè)務創(chuàng)新。 華為云 面向未來的智能世界來自：百科
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華為云計算 云知識 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析架構一覽 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析架構一覽 時間：2021-03-12 15:05:56 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析從物聯(lián)網(wǎng)應用場景出發(fā)，提供行業(yè)大數(shù)據(jù)分析最佳實踐，降低企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開發(fā)門檻。 文中課程 ????????來自：百科![]()
華為云計算 云知識 如何進行物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析？ 如何進行物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析？ 時間：2022-10-13 15:36:35 物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)量龐大的“物”會產生PB級的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務的處理速度已無法跟上數(shù)據(jù)產生的速度。如果沒法及時分析與利用這龐大的物來自：百科![]()
華為云計算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點及數(shù)據(jù)分析面臨的關鍵挑戰(zhàn) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點及數(shù)據(jù)分析面臨的關鍵挑戰(zhàn) 時間：2021-03-12 14:24:13 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點及數(shù)據(jù)分析面臨的關鍵挑戰(zhàn)在于： 降低存儲成本 提升處理效率管理數(shù)據(jù)質量充分數(shù)據(jù)挖掘如何通過數(shù)來自：百科![]()
全國（包含港澳）高等院校、專業(yè)研究機構、數(shù)據(jù)分析公司等專業(yè)對象 【組隊要求】 選手可組隊參賽，賽隊人數(shù)1-10人；組隊操作請見【華為云大賽平臺-組隊操作詳情】 【賽題說明】 數(shù)據(jù)分析賽包括“交通流量預測”、“鹽田港貨柜車到港預測”、“高光譜視頻水質分析”3個子賽題。由于數(shù)據(jù)分析賽涉及人工智能算法集成來自：百科![]()
管理數(shù)據(jù)質量：建立一套可靠的數(shù)據(jù)質量評估體系，并對質量差的數(shù)據(jù)進行合適的處理（糾偏，忽略等） 一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務——IoTA 華為云推出以資產模型為驅動的一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務——IoTA，基于物聯(lián)網(wǎng)資產模型，整合大數(shù)據(jù)分析領域的最佳實踐，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲、分析、可視化，為開發(fā)者打造一站來自：百科![]()
GaussDB (DWS)應用場景-實時數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應用場景-實時數(shù)據(jù)分析 時間：2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在實時數(shù)據(jù)分析的應用如下圖所示。分析過程有如下的特點： 流式數(shù)據(jù)實時入庫：IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計算及AI服務處理后，可實時寫入GaussDB(DWS)。來自：百科![]()
ECC顯存，帶寬192GB/s GPU內置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時進行35路高清視頻解碼與實時推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實例主要用于GPU推理計算場景，例如圖片識別、 語音識別 等場景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 推理加速型Pi2來自：百科![]()
一文讀懂華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務 一文讀懂華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務 時間：2022-09-27 16:31:19 物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 華為云針對物聯(lián)網(wǎng)領域業(yè)務提供了一系列專業(yè)的云服務，如設備接入、IoT數(shù)據(jù)分析服務等；其中IoT數(shù)據(jù)分析服務是專為IoT數(shù)據(jù)分析業(yè)務場景特征做了深度優(yōu)來自：百科![]()
增強分析型敏捷BI平臺 自助化數(shù)據(jù)分析 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點，能夠自動識別潛在關系，使得數(shù)據(jù)分析更加精準和高效。同時，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)，也能輕松處理，滿足萬億級計算的需求。 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點，能夠自動識別潛在關系，使得數(shù)據(jù)分析更加精準和高效。同時，對于大規(guī)模數(shù)來自：專題![]()
據(jù)服務或開源的Hadoop、Spark等運算框架，對存儲在 OBS 上的海量數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析，最終將分析的結果呈現(xiàn)在ECS中的各類程序或應用上。 建議搭配服務 MapReduce服務 MRS ， 彈性云服務器 ECS，數(shù)據(jù)快遞服務 DES 圖1 大數(shù)據(jù)分析 對象存儲數(shù)據(jù)備份歸檔應用場景來自：專題![]()
了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺上進行訓練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來自：專題![]()
華為云計算 云知識 深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預測 深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預測 時間：2020-12-11 11:09:51 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務服務 數(shù)據(jù)管理 局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來自：百科![]()
華為云計算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時間：2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力，關鍵競爭力包含： 1. 與華為云IoT相關服務深度預集成，降低開發(fā)門檻；來自：百科![]()
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![]()
ModelArts提供的調測代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓練介紹 單機多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓練原理和代碼改造點。MindSpore引擎的分布式訓練參見MindSpore官網(wǎng)。來自：專題![]()
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