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- 深度学习并行运行模型 内容精选 换一换
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B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行,把执行计划动态均匀分布到所有节点;其次利用SMP算子级并行,将单节点内的多个CPU核心做并行计算;最后通过指令级并行,实现1个指令同时操作多条数据,进而大幅度降低查询时延。来自:专题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前提下,在昇腾AI处理器上能发挥来自:百科
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于非结构化数据的深度学习模型开发、训练、评估和发布,支持多种计算资源进行模型开发与训练,以及超参调优、模型可视化工具等功能。数据标注平台提供高效率的独立的数据标注功能,支持多类型应用场景、多人标注、自动标注和批量标注。模型工厂是模型的管理中心,支持模型入库、模型上传、格式转换、版来自:专题
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