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    深度学习调度框架 内容精选 换一换
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    索需要学习的课程,进行在线学习与专题内容测试,学习后可下载相应专题学习资料。 你可以在答题区域输入答案,点击“确认答案”. 或者点击“上传答题照片”,打开微信扫描二维码,拍照上传或者直接选择图片上传。上传成功后,点击“确认答案”即可。 定制学习计划 点击学习中心“个性学习”栏目,

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    便算法科学家进行训练和推理。 AI容器原生支持TF,Caffe,MXNET,pytorh,mindspore等主流的训练框架。 AI容器通过拓扑亲和性调度调度任务时将GPU间网络和存储状态也考虑在内,保证GPU间高速通信,从而提升线性加速比,目前32卡GPU线性加速比为0.97+,比友商提升50%。

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  • 阳光厨房解决方案

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  • Serverless冷启动:如何让函数计算更快更强?

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  • TBE及其优势特性

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  • 实时流计算服务有哪些优点

    SQL,定义数据流入、数据处理、数据流出,快捷实现业务逻辑;用户无需关心计算集群,无需学习编程技能,降低流数据分析门槛。 独享集群 全托管模式,自动弹性伸缩,用户完全不感知计算集群,无需关心大数据框架和资源调度框架,即时提交作业后,可视化查看作业的运行状态。提供共享集群和独享集群两种模式,

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    XNet等主流开源的AI开发框架,也支持开发者使用自研的算法框架,匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者,提供便捷易用的使用流程。例如,面向业务开发者,不需关注模型或编码,可使用自动学习流程快速构建AI应用;面向A

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    点: 预测与决策解耦。预测精度和调度成本之间的权衡来自于预测和决策的耦合,即往往在调度期间进行代价高昂的模型推断。我们可以将预测和决策解耦。具体来说,调度器可以在新实例到来之前对资源环境进行建模,并基于假设进行提前预测。当一个新的实例到来,并且调度时的资源环境符合我们之前的假设时

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