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- 深度学习训练时gpu的内存 内容精选 换一换
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AI框架,如果MindSpore要进行多机分布式训练调试,则每台机器上都必须有8张卡。 ModelArts提供的调测代码中涉及到的 OBS 路径,实际使用时请替换为自己的实际OBS路径。 ModelArts提供的调测代码是以Pytorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,只需要修改个别的参数即可。来自:专题和经历学习托管类知识,尤其是云原生时代下的docker 还有k8s等; 第二:对于参数量很大的模型上线后很难找到足量、优质的算力资源快速获得推理结果,推理性能差。从基础架构工程师的视角来看,GPU硬件设备成本高,研究阶段的需求量尚且能够满足,但是上线后面对海量用户和请求的资源量过于庞大,需要大量的投入;来自:百科
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入、输出内存信息,进行计算内存复用,将相关复用信息写入模型和算子描述中,生成高效的离线模型。这些优化操作可以将多个算子执行时的计算资源进行重新分配,最大化减小运行时内存占用,同时避免运行过程中频繁进行内存分配和释放,实现以最小的内存使用和最低的数据搬移频率来完成多个算子的执行,提升性能,而且降低对硬件资源的需求。来自:百科、Hadoop计算密集型。推荐使用磁盘增强型弹性云服务器,主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载,例如:Hadoop分布式计算,大规模的并行数据处理和日志处理应用。主要的数据存储是基于HDD的存储实例,默认配置最高10GE网络能力,提供较高的PPS性能和网络低延迟。最来自:专题
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可以将华为云AI的能力延伸到边缘,例如 人脸识别 、车辆识别、周界入侵、文字识别等AI能力 边云协同 基于云端训练/边缘推理的模式实现边云协同的AI处理,可以支持增量学习、模型发布、更新、推送,形成模型最优的完整闭环 基于云端训练/边缘推理的模式实现边云协同的AI处理,可以支持增量学习、模型发布、更新、推送,形成模型最优的完整闭环来自:专题