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  • 池调优 内容精选 换一换
  • 本课程主要讲述鲲鹏服务器三大重要部件主板、CPU和内存类问题的处理思路和典型案例分享
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    本课程通过实操演示介绍集群创建方法,针对常见问题、及性能问题根因分析提出处理方案,帮助您更好地了解和使用云数仓。
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  • 池调优 相关内容
  • 此为鲲鹏开发套件Kunpeng DevKit系列课程。 本课程主要对毕昇编译器进行整体介绍,以及安装使用流程、新增特性、工具的使用及相关指导文件获取等。
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    本课程主要介绍了鲲鹏Boostkit虚拟化:开源使能虚拟化云管平台以及混合部署模型、虚拟化关键特性、性能基本手段介绍,以及BoostKit虚拟化社区板块。
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  • 池调优 更多内容
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    本课程主要介绍了鲲鹏Boostkit数据库:BoostKit数据库使能套件提供主流数据库最佳实践,帮助开发者和合作伙伴高效完成组件,充分发挥多核算力极致性能。
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    本课程介绍了通用AI模型部署到华为软件定义摄像机的过程和方法,以及模型转换精度损失的定位和方法,并结合智能App Demo,介绍算法模型预处理、加载、推理和后处理的过程。
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    本课程主要介绍昇腾推理计算专用加速语言——AscendCL,讲解其应用场景及编程方式。
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    课程主要介绍产品线、网络产品专项、公网IP、网站高可用、全球网络互连解决方案、NAT网关等内容。
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    本课程主要介绍 GaussDB数据库 自治的相关知识,自治运维能力采用了一定的AI技术,可自主发现问题,自动执行保护动作,能够做到在无需人工干预就能完成数据库的常规运维任务。
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    本课程主要介绍MDC AI应用和业务开发的整体框架。MDC上昇腾芯片的基本功能、算子在功能软件中的位置和作用,基于模型转换进行AI推理、性能的流程等基础知识;掌握如何在MDC上使用TBE(Tensor Boost Engine)进行算子开发。
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    及应用框架。从LLMGaia的数据质量标准、工具及内源共建,到辅助需求建模智能体,再到GaiaAI的LLM应用框架、多种Prompt构建与技巧,全方位助力学员掌握大模型相关核心技能。
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    本课程主要介绍Java多线程的创建方式,线程的生命周期,线程优先级,线程的状态调度,线程的同步和锁机制,线程的通信,线程的并发包,线程及应用。
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    本课程主要介绍大模型的发展趋势以及AI系统面临的关键挑战,并介绍如何实施PTD分布式、内存优化、计算通信并行掩盖及MOE优化等。同时,探讨生成式大模型推理中的技术难题,如HBM容量、低时延通信、长序列缓存及数值精度,并提出优化策略。
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