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名称、类型、默认值、约束等，具体设置方法可以参考定义超参。 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-来自：专题技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例来自：专题
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内存和网络资源，适用于通用工作负载，如Web服务器、开发人员环境和小型数据库等。 通用计算增强型 提供CPU独享型实例，实例间无CPU资源争抢，性能强劲稳定，搭载全新网络加速引擎，适用于对计算与网络有更高性能要求的中重载企业应用。 了解详情 收起 展开 自定义购买云主机 收起 展开来自：专题来自：专题
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划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。 弹性扩展，性能线性提升 支持1000+超大分布式集群的能力，可以轻松应对海量高并发数据处理和复杂查询场景的考验。 金融级高可用与全密态安全来自：专题![]()
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Container Instance）提供基于Kubernetes的Serverless容器服务，兼容K8s和Docker原生接口。用户无需关注集群和服务器，简单三步配置即可快速创建容器负载 大数据、AI计算 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caf来自：百科![]()
染，CAD等 应用场景 人工智能 GPU包含上千个计算单元，在并行计算方面展示出强大的优势，P1、P2v实例针对深度学习特殊优化，可在短时间内完成海量计算；Pi1实例整型计算时延低，可支持35路高清视频解码与实时AI推理 优势 GPU Direct 完美支撑大数据在神经网络间传输来自：百科![]()
为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 AI加速型 AI加速型云服务器（AI Accelerated Cloud Server, AIACS）是专门为AI业务提供加速服务的云服务器。搭载昇腾系列芯片及软件栈。 鲲鹏CPU架构： 采用精简指令集RISC（Reduced Instruction来自：专题![]()
通用型（推荐） 与同一物理机上的其他通用型规格实例共享CPU资源，通过资源复用换取CPU使用率最大化，性价比较高，适用于对性能稳定性要求较低的应用场景。 侧重对成本、性价比要求较高的场景。 独享型（推荐） 完全独享的CPU和内存，性能长期稳定，不会因为物理机上其它实例的行为而来自：专题![]()
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使用自己的本地PC或物理服务器一样，在云上使用弹性云服务器。 什么是服务器鲲鹏CPU架构与X86 CPU架构 弹性云服务器实例主要包含两种架构，X86 CPU架构和鲲鹏CPU架构。 · x86 CPU架构 采用复杂指令集CISC（Complex Instruction Set C来自：专题![]()
倍。相对于冷启动调用，热调用（即请求到达时有可用实例）的准备时间可以控制在亚毫秒级。在特定领域例如AI推理场景，冷启动调用导致的高时延问题则更为突出，例如，使用TensorFlow框架的启动以及读取和加载模型可能需要消耗数秒或数十秒。 因此，如何缓解Serverless函数的冷启来自：百科![]()
云服务器使用共享资源型实例。 由于共享型资源实例是多实例共享CPU，当资源不足时，实例间可能出现CPU资源争抢，导致云服务器卡顿。 · 云服务器的带宽和CPU使用率过高。 如果您已经通过云监控服务创建过告警任务，当CPU或带宽利用率高时，系统会自动发送告警给您。 当云服务器使用共来自：专题![]()
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methods available”，说明已成功禁用SSH密码访问方式。 Windows云主机卡顿怎么办？ 当您发现云服务器的运行速度变慢或云服务器突然出现网络断开的情况，则可能是云服务器的带宽和CPU利用率过高导致。 Windows云服务器带宽流量过高或CPU利用率高，您可以按如下步骤进行排查：来自：专题
