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    3、訓練任務快速部署:客戶進行AI強化學習時,需要短時間(10mins)拉起上萬核CPU,對動態(tài)擴容能力要求較高。 競享實例的應用 該AI學習引擎采用競享實例提供CPU資源。得益于競享實例的快速擴容與成本優(yōu)勢,引擎可以短時間生成超大規(guī)模AI(Actor)同時執(zhí)行更多的策略,縮短模擬時間。而憑
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    成的算子會交給編譯器進行編譯,最終執(zhí)行在AI Core或AI CPU上發(fā)揮出芯片的加速能力。 3、在合適的場景下,TBE提供的算子融合能力會促進算子性能的提升,讓神經網絡算子可以基于不同層級的緩沖器進行多級別的緩存融合,使得昇騰AI處理器在執(zhí)行融合后的算子時片上資源利用率獲得顯著提升。
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    通過全局參數force_parallel_execute來控制是否強制啟用并行執(zhí)行; 使用全局參數parallel_default_dop來控制使用多少線程并行執(zhí)行; 使用全局參數parallel_cost_threshold來控制當執(zhí)行代價為多大時,開啟并行執(zhí)行。 上述參數在使用過程中,隨時可以修改,無需重啟數據庫。
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