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  • gpu存储器 内容精选 换一换
  • 零代码开发,简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型,实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、
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    一、人工智能 主流的AI训练和推理等应用均采用容器化方式运行,需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力,并且需要快速申请大量资源,完成后快速释放 优势 计算加速:提供GPU/Ascend等异构芯片加速能力 网络/存储加速:提供高性能网络和存储,提升整体的训练和推理性能 随启随用、按
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  • 算能力,从而避免了由于计算资源不足而导致的性能下降或服务中断等问题。多位用户同时使用也不必因漫长的排队等待而烦恼了。并且有多种不同的GPU卡型可供用户选择,满足不同用户的需求。 而且,使用云服务商提供的Serverless服务部署并不需要为全部硬件资源付费,根据实际使用的计算资源
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    服务器。下面一起来了解其三大应用场景及场景的关键诉求。 【场景1】 AI计算 关键诉求: ①支持异构计算:GPU/Ascend等芯片加速能力 ②缩短训练时间:支持更高的GPU线性加速比及分布式训练,加快训练速度 ③按需付费降低成本:按需付费降低训练和推理资源预留成本 ④免运维:AI算法工程师即可操作
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    们都知道CPU搞视频先天不足,所以才会有GPU、视频卡这些专业户出现。在标清和高清时代,让CPU做“兼职”采用软解模式尚且可以应付,可面对高清直播、2K、4K、8K这些“狠茬子”,CPU觉得内心有点慌,工作压力有点儿大,总想跑。 这时GPU横着走出来:“I CAN I BB!”没
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