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- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時gpu的內(nèi)存 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科Pi2型彈性云服務(wù)器采用專為AI推理打造的NVIDIA Tesla T4 GPU，能夠提供超強的實時推理能力。Pi2型彈性云服務(wù)器借助T4的INT8運算器，能夠提供最大130TOPS的INT8算力。Pi2也可以支持輕量級訓(xùn)練場景。 Pi2型彈性云服務(wù)器的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU 內(nèi)存（GB）來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時gpu的內(nèi)存 相關(guān)內(nèi)容
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靈活選擇規(guī)格，后續(xù)將逐步支持1:2、1:4、1:8規(guī)格云服務(wù)器的創(chuàng)建。 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)可以運行在P1實例上。 常規(guī)支持軟件列表 P1型云服務(wù)器主要用于計算加速場景，例來自：百科科學(xué)計算 在科學(xué)計算領(lǐng)域，要求極強的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 GPU云服務(wù)的優(yōu)勢 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，來自：專題
- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時gpu的內(nèi)存 更多內(nèi)容
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可以根據(jù)您的需求隨時調(diào)整您的彈性云服務(wù)器規(guī)格。 云平臺提供了多種實例類型供您選擇，不同類型的實例可以提供不同的計算能力和存儲能力。同一實例類型下可以根據(jù)GPU和內(nèi)存的配置選擇不同的實例規(guī)格。 立即購買 如何選擇GPU服務(wù)器配置？ 如何選擇GPU服務(wù)器配置？ GPU服務(wù)器配置要從內(nèi)來自：專題![]()
什么是GPU服務(wù)器配置？ GPU服務(wù)器創(chuàng)建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服務(wù)器一樣，在云上使用彈性云服務(wù)器，打造一個高效、可靠、安全的計算環(huán)境。彈性云服務(wù)器的開通是自助完成的，您只需要指定CPU、內(nèi)存、操作系統(tǒng)、規(guī)格、登錄鑒權(quán)方式即可，同時也可以根據(jù)您的需求隨時調(diào)整您的彈性云服務(wù)器規(guī)格。 云來自：專題![]()
用戶創(chuàng)建Notebook時所選用的鏡像是經(jīng)過多次保存的自定義鏡像或用戶自行注冊的鏡像，基于該鏡像所創(chuàng)建的Notebook已經(jīng)無法再執(zhí)行鏡像保存的操作了。 解決方法 使用公共鏡像或其他的自定義鏡像來創(chuàng)建Notebook，完成鏡像保存操作。 ModelArts-產(chǎn)品相關(guān)介紹 更快的普惠AI平臺 ModelArts產(chǎn)品文檔來自：專題![]()
優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型，實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。來自：百科![]()
2、文件接口方式的數(shù)據(jù)共享訪問：由于 AI 架構(gòu)需要使用到大規(guī)模的計算集群（GPU/NPU服務(wù)器），集群中的服務(wù)器訪問的數(shù)據(jù)來自一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源，即一個共享的存儲空間。這種共享訪問的數(shù)據(jù)有諸多好處，它可以保證不同服務(wù)器上訪問數(shù)據(jù)的一致性，減少不同服務(wù)器上分別保留數(shù)據(jù)帶來的數(shù)據(jù)冗余等。另外以來自：專題![]()
云知識 GPU加速云服務(wù)器的功能 GPU加速云服務(wù)器的功能 時間：2020-10-12 17:11:20 GPU加速云服務(wù)器（GPU Accelerated Cloud Server,GACS）能夠提供優(yōu)秀的浮點計算能力，從容應(yīng)對高實時、高并發(fā)的海量計算場景。P系列適合于深度學(xué)習(xí)，來自：百科![]()
1、實時性與長期性：AI不僅要做出實時的操作決策，還要做出長期的規(guī)劃決策，通常對于游戲時間30分鐘左右的STG游戲，對應(yīng)的決策步數(shù)（Policy）超過7000步，這意味著Actor執(zhí)行Policy的時間成本較高。 2、復(fù)雜的動作空間：玩家需要同時操作移動方向、視角方向、攻擊、姿態(tài)（站、蹲、趴來自：專題![]()
') 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運行時的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)的大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。來自：專題![]()
未被使用的內(nèi)網(wǎng)地址；單機實例：1個未被使用的內(nèi)網(wǎng)地址；只讀實例：1個未被使用的內(nèi)網(wǎng)地址），否則變更規(guī)格會失敗。 11.關(guān)于變更規(guī)格所需的時間（非業(yè)務(wù)高峰期）： −對于云盤存儲類型的實例，此過程需要5～15分鐘。 −對于本地盤存儲類型的實例，需要通過備份恢復(fù)到新本地盤機器的方式進行規(guī)格變更，花費的總體時間與數(shù)據(jù)量相關(guān)。來自：專題![]()
待修改名稱的彈性云服務(wù)器，修改云服務(wù)器的名稱，系統(tǒng)支持批量修改多臺彈性云服務(wù)器的名稱。 云服務(wù)器怎么使用 根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展需要，您可以隨時變更彈性云服務(wù)器ECS的規(guī)格、切換操作系統(tǒng)、配置安全組規(guī)則或調(diào)整配額、更換彈性云服務(wù)器的類型等。 創(chuàng)建云服務(wù)器備份 云服務(wù)器備份提供兩種配置方式，來自：專題![]()
一個優(yōu)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫，開發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫中的算子實現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算。除此之外，TBE也提供了TBE算子的融合能力，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場景 1、一般情況下，通過深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來自：百科![]()
算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學(xué)計算軟件 圖形工作站 提供專業(yè)級CAD、視頻渲染、圖形處理所需的強大計算能力來自：百科![]()
機多卡演進到AI專用芯片。云容器實例針對這些場景做深度優(yōu)化，提供高性能AI容器。 以容器的方式支持GPU以及專用Ascend AI芯片，讓GPU和Ascend芯片的異構(gòu)算力服務(wù)于大規(guī)模AI訓(xùn)練。 借助自身硬件優(yōu)勢，采用硬件感知的NUMA（Non-uniform memory ac來自：百科![]()
可以將華為云AI的能力延伸到邊緣，例如 人臉識別 、車輛識別、周界入侵、文字識別等AI能力 邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán)來自：專題![]()
AI Studio配套人工服務(wù)(HCS版)的Saas產(chǎn)品。這款產(chǎn)品是一站式AI開發(fā)應(yīng)用平臺，旨在為不同行業(yè)的用戶提供人工智能端到端解決方案，幫助用戶以最快的速度、最少的時間開展人工智能的開發(fā)與部署工作。 Apulis AI Studio配套人工服務(wù)(HCS版)的亮點在于其全類型數(shù)據(jù)統(tǒng)來自：專題
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