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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。因此TBE提供了一套完整的来自:百科
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CPU架构通用计算型实例特点 规格名称 计算 磁盘类型 网络 通用计算型S7 CPU/内存配比:1:1/1:2/1:4 vCPU数量范围:1-8 处理器:第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器 基频/睿频:3.0GHz/3.5GHz 超高IO 通用型SSD 高IO 支持IPv6 实例网络性能与计算规格对应,规格越高网络性能越强来自:专题节点进行执行流拆分,获得多个由算子和数据输入组成的执行流,执行流可以看作是算子的执行序列。对于没有相互依赖的节点,直接分配到不同的执行流中。如果不同执行流中节点存在依赖关系,则通过rtEvent同步接口进行多执行流间同步。在AI Core运算资源富余的情况下,多执行流拆分可以为AI来自:百科
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