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  • 深度学习框架性能对比 内容精选 换一换
  • 华为云计算 云知识 云原生2.0时代的DevOps体系框架 云原生2.0时代的DevOps体系框架 时间:2021-01-11 10:04:06 一、云原生缘起 云原生的概念为何在近两年突然兴起? 商业模式决定了产品形态,产品决定了研发模式,研发模式又决定了需要采用什么样的技术。
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    华为云计算 云知识 数据库系统安全框架有哪些 数据库系统安全框架有哪些 时间:2021-07-01 14:49:38 数据库管理 数据库 数据系统 广义范围内, 数据库安全 框架可以分为三个层次: 1.网络层次安全 从技术角度讲,网络系统层次安全方法技术主要有加密技术,数字签名技术,防火墙技术和入侵检测技术等。
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  • 应用性能管理 APM 应用性能管理 APM 应用性能管理服务(Application Performance Management,简称APM)帮助运维人员快速发现应用的性能瓶颈,以及故障根源的快速定位,为用户体验保驾护航。您无需修改代码,只需为应用安装一个APM Agent,就
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    特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 2、极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,大大提升训练速度。 3、多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 4、自动学习 支持多种自动学习能力,
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  • 深度学习框架性能对比 更多内容
  • 了解详情 高性能调度 CCE通过集成Volcano提供高性能计算能力。Volcano提供了一个针对BigData和AI场景下,通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台,方便AI、大数据、基因等诸多行业通用计算框架接入,提供高性能任务调度引擎,高性能异构芯片管理,高性能任务运行管理等能力。
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    华为云计算 云知识 高性能计算 高性能计算 时间:2020-12-14 09:38:49 高性能计算(High-performance computing,HPC)是一个计算机集群系统,它通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起,利用所有被连接系统的综合计算能力来处理大型计算问题,所以又通常被称为高性能计算集群。
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    华为云计算 云知识 传统审计与云上审计特性对比 传统审计与云上审计特性对比 时间:2021-07-01 16:18:52 传统审计的特点: 系统配置变更,IT人员手工统计; 传统IT环境无法执行标准化审计流程,系统性的实时记录操作类与API记录的审查,如对服务器,数据库,操作系统等违规操作;
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    华为云计算 云知识 云容器引擎对比自建Kubernetes集群 云容器引擎对比自建Kubernetes集群 时间:2020-06-06 01:25:27 容器云 云容器引擎和自建kubernetes集群对比 易用性对比 自建kubernetes集群:管理基础设施通常涉及安装、操作
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    华为云计算 云知识 MySQL与PostgreSQL的对比 MySQL与PostgreSQL的对比 时间:2020-07-28 16:34:35 关系型数据库 MySQL声称自己是最流行的开源数据库。LAMP中的M指的就是MySQL。构建在LAMP上的应用都会使用MySQL,如W
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    1、新网络,其中算子未开发或发布; 2、原框架自定义算子,需要在新框架重新适配开发; 3、算子泛化不够,某些数据大小不支持。 在模型转换过程中出现了算子不支持的情况,例如昇腾AI软件栈不支持模型中的算子、开发者想修改现有算子中的计算逻辑、或者开发者想自己开发算子来提高计算性能,这时就需要进行自定义算子的开发了。
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    云知识 领取/购买优学院学习购买学习卡常见问题 领取/购买优学院学习购买学习卡常见问题 时间:2021-04-08 11:37:24 云市场 严选商城 行业解决方案 教育 使用指南 商品链接:优学院平台;服务商:北京文华在线教育科技股份有限公司 虽然购买学习卡的操作比较简单,但是同
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    库应用有广泛而深刻的理解。 须知: 性能调优过程有时候需要重启集群,可能会中断当前业务。因此,业务上线后,当性能调优操作需要重启集群时,操作窗口时间需向管理部门提出申请,经批准后方可执行。 GaussDB 性能调优流程如下: 阶段 描述 确定性能调优范围 获取集群各节点的CPU、内
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    华为云计算 云知识 A8+协同管理软件协同BPM引擎技术框架 A8+协同管理软件协同BPM引擎技术框架 时间:2021-07-20 15:03:37 云市场 严选商城 企业应用 销售管理 商品介绍 商品链接:致远协同管理软件;服务商:北京致远互联软件股份有限公司 >>>选自致远互联《致远
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    的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外,目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法,不过真正用到实际产品中却要面临计算量大,内存占用高,算法延时长的问题,而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题,AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。
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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
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    的资源上报接口上报数据 性能采集 注册性能模型 驱动按照规范注册需要上报的性能模型、指标组和具体的指标 定时上报性能 性能模型注册成功后,ManageOne会定时进行性能采集任务调度,大约30min执行一次,新注册的性能采集任务被成功调度后,驱动上报的性能数据才会被ManageOne处理入库
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