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条独特的路径。 张量加速引擎TBE的三种应用场景 1、一般情况下，通过深度学习框架中的标准算子实现的神经网络模型已经通过GPU或者其它类型神经网络芯片做过训练。如果将这个神经网络模型继续运行在昇腾AI处理器上时，希望尽量在不改变原始代码的前提下，在昇腾AI处理器上能发挥最大性能。来自：百科兼容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、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，来自：百科
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