- gpu選型與深度學(xué)習(xí)服務(wù)器配置 內(nèi)容精選 換一換
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性的,可以根據(jù)需求伸縮。下面介紹GPU服務(wù)器配置操作。 基礎(chǔ)配置 網(wǎng)絡(luò)配置 高級(jí)配置 確認(rèn)訂單 立即配置云服務(wù)器 GPU服務(wù)器配置的精選推薦 服務(wù)器GPU_GPU云服務(wù)器使用_華為云GPU云服務(wù)器 搭建云服務(wù)器平臺(tái) 云主機(jī)免費(fèi)試用30天_云服務(wù)器云主機(jī)價(jià)格_免費(fèi)虛擬主機(jī) 云手機(jī) 網(wǎng)來(lái)自:專題來(lái)自:百科
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可以根據(jù)GPU和內(nèi)存的配置選擇不同的實(shí)例規(guī)格。 立即購(gòu)買 GPU服務(wù)器功能描述 HPC與AI 強(qiáng)大的單精度與雙精度計(jì)算能力 數(shù)據(jù)傳輸 提供GPU計(jì)算集群大量數(shù)據(jù)傳輸能力 視頻圖像渲染 提供專業(yè)級(jí)視頻圖像渲染能力 GPU服務(wù)器實(shí)例總覽 GPU服務(wù)器實(shí)例總覽 主售:計(jì)算加速型P2s、推理加速型Pi2、圖形加速增強(qiáng)型G6來(lái)自:專題需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化;描述深度學(xué)習(xí)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2. 訓(xùn)練法則來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自:百科經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)和訓(xùn)練,可謂再好不過(guò)了。如何使用深度學(xué)習(xí)框架MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練?又如何在ModelArts平臺(tái)訓(xùn)練一個(gè)可以用于識(shí)別手寫數(shù)字的模型呢?讓我們來(lái)一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究領(lǐng)域,需要基于大量的歷史數(shù)來(lái)自:百科同步業(yè)界最新GPU技術(shù),無(wú)縫切換最新GPU硬件;支持按需和包周期計(jì)費(fèi)模式,即租即用、彈性擴(kuò)展 彈性云服務(wù)器應(yīng)用場(chǎng)景 人工智能 GPU包含上千個(gè)計(jì)算單元,在并行計(jì)算方面展示出強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì),P1、P2v實(shí)例針對(duì)深度學(xué)習(xí)特殊優(yōu)化,可在短時(shí)間內(nèi)完成海量計(jì)算;Pi1實(shí)例整型計(jì)算時(shí)延低,可支持35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)AI推理來(lái)自:專題視頻解碼與實(shí)時(shí)AI推理 優(yōu)勢(shì) GPU Direct 完美支撐大數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間傳輸 100GB IB網(wǎng)絡(luò) 支持GPU Direct over RDMA,100G超高帶寬, 2us超低時(shí)延 內(nèi)置加速框架 一鍵式部署,分鐘級(jí)實(shí)例發(fā)放,聚焦核心業(yè)務(wù) 建議搭配使用 彈性云服務(wù)器 E CS GPU加速云服務(wù)器來(lái)自:專題AI模型從云上部署到端側(cè),為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問題,我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí):來(lái)自:百科工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語(yǔ)音識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個(gè)處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備:登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用來(lái)自:百科、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自:百科
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