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- 深度学习算法优化系列 内容精选 换一换
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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。来自：百科容应对高实时、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。 产品优势 灵活多样 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1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 完善来自：百科
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GPU加速型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加速型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。来自：百科k)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 搭配多块NVIDIA®Tesla®P100来自：百科
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华为云计算 云知识 鲲鹏Docker平台性能优化的实现手段 鲲鹏Docker平台性能优化的实现手段 时间：2021-05-28 10:18:34 鲲鹏 云计算 鲲鹏Docker平台性能优化包含BIOS配置、NUMA亲和性、CPU绑核、网卡中断亲和性等手段。具体见下表。 文中课程来自：百科![]()
华为云计算 云知识 内存优化型弹性云服务器介绍 内存优化型弹性云服务器介绍 时间：2020-03-28 16:51:27 云服务器 内存优化型弹性云服务器典型代表型号包括：M6型弹性云服务器、M3ne型弹性云服务器、M3型弹性云服务器、M2型弹性云服务器、M1型弹性云服务器 M6型弹性云服务器搭载第二代英特尔®来自：百科![]()
华为云计算 云知识 华为云CodeArts DevSecOps系列插件 | 助力更高效的软件研发 华为云CodeArts DevSecOps系列插件 | 助力更高效的软件研发 时间：2023-07-21 10:34:54 云计算 软件开发 华为云软件开发生产线CodeArts产品入口>>来自：百科![]()
集训练自己的模型，或利用平台中的算法框架定制出自己所需的功能。平台核心功能主要包括样本库、算法库、模型库、训练平台与推理服务平台。其中样本库是存储和管理各类型样本资源的组件，为训练环境提供标注样本，支撑模型训练；算法库是提供开箱可用的神经网络算法仓库，模型库是存储和管理各类型专用来自：其他![]()
准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快： 视频直播 响应速度速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴、政治敏感类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。来自：百科![]()
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。 云边端多场景部署 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。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“自动学习”训练模型，用户不需编写代码即可完成自动建模、一键部署。来自：百科![]()
在鲲鹏BMS上进行WRF部署与性能优化 在鲲鹏BMS上进行WRF部署与性能优化 时间：2020-12-02 09:48:24 本实验指导用户通过配置编译器等应用的并行优化层面综合优化，提升WRF运行性能。 实验目标与基本要求 本实验通过操作编译器、MPI、数学库、应用并行优化层面综合优化，完成WRF运来自：百科![]()
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造个性化自适应学习平台，实现课内学习向课外学习的延展，帮助每个学生实现弹性有效的针对性自主学习； 区域网络学习中心功能框架 （2）家庭教育 通过建设家庭教育平台，让家长通过家庭教育的系统学习，拥有亲子教育能力、自我管理能力、经营幸福家庭的能力。 （3）老年开放学院 老年教育作为终来自：云商店![]()
景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1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。来自：专题![]()
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
