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BE算子的融合能力,为神经网络的优化开辟一条独特的路径。 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来自:百科当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”两种类型的资源,创建命名空间时需要选择资源类型,后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 ●通用计算型:支持创建含CPU资源的容器实例,适用于通用计算场景。 ●GPU加速型:支持创建含GPU资源的容器实例,适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。来自:专题
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