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    数据、分布式缓存等。 高性能计算型:主要使用在受计算限制的高性能处理器的应用程序上。它需要更多处理器核数、大量的内存和高吞吐量的存储系统。该规格使用V5 CPU服务器,并结合IB网卡,应用于裸金属服务器快速发放场景。 GPU加速型:GPU加速型裸金属服务器能够提供优秀的浮点计算能
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    NVIDIA®Tesla®V100(NVLink)GPU,单卡单精度能力15 TFLOPS,双精度能力7.5 TFLOPS,深度学习场景优化120 TFLOPS,显存带宽900GB/s,多卡互联采用NVLink协议,带宽可达300GB/s。深度学习性能提升3倍,HPC提升1.5倍 P1实例
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  • i1实例,满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景。 生态优秀 完善的生态环境,全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、DirectX;P系列支持CUDA、OpenCL。 简单易用 一键式获取各类图形工作站、超算应用和深度学习框架、计算集群,让您真正聚焦于核心业务。
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    7GB/S,存储时延与带宽不再是大规模计算的性能瓶颈。 P1特点: 卓越性能和可靠性:采用业界领先数据中心级显卡NVIDIA Tesla P100。当前业界数据中心级显卡性能最强。 优良整体实例规格:合理的CPU内存配比、高速Nvme盘。实例在深度学习,需要大量磁盘高速缓存领域。具有明显性能优势 优良性价比
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    用情况”页签查看到如下指标信息。 CPUCPU使用率(cpuUsage)百分比(Percent)。 MEM:物理内存使用率(memUsage)百分比(Percent)。 GPUGPU使用率(gpuUtil)百分比(Percent)。 GPU_MEM:显存使用率(gpuMemUsage)百分比(Percent)。
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    直接利用标准算子库中的算子实现高性能的神经网络计算。除此之外,TBE也提供了TBE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。
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    于分配积分。 平均基准CPU计算性能(%) 当云服务器以基准CPU计算性能运行时,每个vCPU的计算性能为平均基准CPU计算性能。计算公式如下: 平均基准CPU计算性能 = 基准CPU计算性能 ÷ vCPU个数 以t6.large.1为例,基准CPU计算性能为40%,vCPU为2,平均基准CPU计算性能为20%。
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    景。 GPU加速云服务器包括图形加速型(G系列)和计算加速型(P系列)两类。其中: 图形加速型即“G系列”的弹性云服务器,适合于3D动画渲染、CAD等。 计算加速型即“P系列”的弹性云服务器,适合于深度学习、科学计算、CAE等。 GPU加速实例总览 GPU加速云服务器包括图形
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