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    來自:專題
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    來自:專題
    機(jī)器、不同廠商的硬件產(chǎn)品,還能夠外設(shè)獲得更高性能計(jì)算。 5、可靠性高:因?yàn)閱吸c(diǎn)服務(wù)器出現(xiàn)故障可以通過虛擬化技術(shù)將分布在不同物理服務(wù)器上面的應(yīng)用進(jìn)行恢復(fù)或利用動態(tài)擴(kuò)展功能部署新的服務(wù)器進(jìn)行計(jì)算。倘若服務(wù)器故障也不影響計(jì)算與應(yīng)用的正常運(yùn)行。 6、性價(jià)比高:將資源放在虛擬資源池中統(tǒng)一管
    來自:百科
    用戶通過DES等遷移服務(wù)將海量數(shù)據(jù)遷移至 OBS ,再基于華為云提供的MapReduce等大數(shù)據(jù)服務(wù)或開源的Hadoop、Spark等運(yùn)算框架,對存儲在OBS上的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,最終將分析的結(jié)果呈現(xiàn)在E CS 中的各類程序或應(yīng)用上。 建議搭配服務(wù) MapReduce服務(wù) MRS 彈性云服務(wù)器
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    主要介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練、多機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練。同時(shí),也提供了分布式訓(xùn)練的適配教程和分布式調(diào)測的代碼示例,可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等開發(fā)工具中調(diào)試分布式訓(xùn)練。 了解更多 收起 展開 模型訓(xùn)練加速 收起 展開 針對AI訓(xùn)練場景中大模
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    Hadoop主要由HDFS、MapReduce、Yarn等服務(wù)組成。 MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 華為云推薦: MapReduce服務(wù) https://support
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