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支持NVIDIA CUDA 并行计算,支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS,双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力,深度学习混合精度运算能力达到125 TFLOPS。 单实例最大网络带宽30Gb/s。
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I应用的快速构建,让AI在行业的落地更简单。 盘古大模型基于“预训练模型+微调”的模式,能够进一步实现AI模型的通用性,泛化能力以及高精度,驱动AI开发向工业化转变。其中预训练模型先基于海量数据进行预训练,便可以直接适配多类通用场景,用户仅需在此基础上,基于极小的样本进行数据微调
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