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GA CS )能够提供优秀的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习,科学计算,CAE等;G系列适合于3D动画渲染,CAD等 应用场景 人工智能 GPU包含上千个计算单元,在并行计算方面展示出强大的优势,P1、P2v实例针对深度学习特殊优化,可在短时间内完成海量计算;Pi1实例整型计算来自:百科延。 LiteOS传感框架特点 提升开发效率,降低开发难度 LiteOS传感框架实现对物联网终端Sensor的统一管理,对不同类型传感器进行抽象,软件工程师专注于功能开发,硬件工程师专注于底层驱动适配,开发人员不需要懂软件又懂硬件,降低了开发难度,提升了开发效率。 软件架构分层分级,方便功能扩展和维护来自:百科
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本实验主要介绍基于AI1型 弹性云服务器 完成黑白图像上色应用开发,通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求: 1. 对业界主流的深度学习框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。 2. 具备一定的C++、Shell、Python脚本开发能力。 3. 了解Linux操作系统的基本使用。来自:百科
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支持通过VPC内的私有网络,与ECS之间内网互通; 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm,使用户能够非常简便的搭建、管理计算集群。 未来支持主流框架镜像、集群自动化发放 存储 支持EVS, OBS 等存储,并且在此基础上提供本地NVME SSD,单来自:百科