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    另外,离线模型转换过程中,80%左右的问题,集中在算子不支持。 1、新网络,其中算子未开发或发布; 2、原框架自定义算子,需要在新框架重新适配开发; 3、算子泛化不够,某些数据大小不支持。 在模型转换过程中出现了算子不支持的情况,例如昇腾AI软件不支持模型中的算子、开发者想修改现有算子中的计算逻辑、或者开发者想自己
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    nd,无限带宽)高速网络进行深度的软硬件优化,在资源池组网上保证大带宽,满足分布式训练的海量参数同步要求。 在Kubernetes调度上,针对AI场景进行深度优化,利用排队、亲和性、Gang Scheduling,对接AI分布式训练框架,使能高效的AI分布式训练,大幅度提升了计算效率。
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