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    來自:專題
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    來自:專題
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    支持NVIDIA CUDA 并行計算,支持常見的深度學(xué)習(xí)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 Core能力,深度學(xué)習(xí)混合精度運(yùn)算能力達(dá)到125 TFLOPS。
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    優(yōu)秀的超算生態(tài):擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境,用戶可以構(gòu)建靈活彈性、高性能、高性價比的計算平臺。大量的HPC應(yīng)用程序和深度學(xué)習(xí)框架已經(jīng)可以運(yùn)行在P2vs實(shí)例上。 常規(guī)軟件支持列表 P2vs型云服務(wù)器主要用于計算加速場景,例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計算、分子建模、地震分析等場景。應(yīng)用軟件如果使用到GPU的CUDA并
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    深度學(xué)習(xí)計算服務(wù)平臺是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶,推出的 AI開發(fā)平臺 ,提供從樣本標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署的一站式AI開發(fā)能力,幫助用戶快速訓(xùn)練和部署模型,管理全周期AI工作流。平臺為開發(fā)者設(shè)計了眾多可幫助降低開發(fā)成本的開發(fā)工具與框架,例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。
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    的場景解決方案,從方案架構(gòu)到技術(shù)實(shí)現(xiàn)框架包括數(shù)據(jù)的采集、處理、存儲,包括實(shí)時流案例分析及實(shí)戰(zhàn)。 大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉場景化解決方案 HCIP-Big Data Developer系列課程。大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉的場景解決方案,從方案架構(gòu)到技術(shù)實(shí)現(xiàn)框架,包括數(shù)據(jù)分析平臺、華為GaussDB解決方案等。
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    XNet等主流開源的AI開發(fā)框架,也支持開發(fā)者使用自研的算法框架,匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者,提供便捷易用的使用流程。例如,面向業(yè)務(wù)開發(fā)者,不需關(guān)注模型或編碼,可使用自動學(xué)習(xí)流程快速構(gòu)建AI應(yīng)用;面向A
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    造個性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺,實(shí)現(xiàn)課內(nèi)學(xué)習(xí)向課外學(xué)習(xí)的延展,幫助每個學(xué)生實(shí)現(xiàn)彈性有效的針對性自主學(xué)習(xí); 區(qū)域網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中心功能框架 (2)家庭教育 通過建設(shè)家庭教育平臺,讓家長通過家庭教育的系統(tǒng)學(xué)習(xí),擁有親子教育能力、自我管理能力、經(jīng)營幸福家庭的能力。 (3)老年開放學(xué)院 老年教育作為終
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