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亚马逊AWS首席科学家谈深度学习的多领域应用|EmTechChina:ob欧宝体育

本文摘要:另外,前后终端自动访问,提高了编程效率。这个网络有几个相同的数据,相互连接的级别在输出和输入之间不连接。 一些专业的项目编程过程更容易写,语流更长,一起写象征物也更多。关于计算顺序,他们有一定的系列关系,我们自动制作了用于展开平行对比的图表。另外,还构建了记忆展开的自动化,在代码运算时也提高了效率。 我们也通过多GPU的训练提高效率。不需要在一台机器上分割多个GPU部署数据,就可以同时获取大量的数据。 中央数据来自不同CPU级别上的网络,数据大大向上区分,转移到各个GPU。

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另外,前后终端自动访问,提高了编程效率。这个网络有几个相同的数据,相互连接的级别在输出和输入之间不连接。

一些专业的项目编程过程更容易写,语流更长,一起写象征物也更多。关于计算顺序,他们有一定的系列关系,我们自动制作了用于展开平行对比的图表。另外,还构建了记忆展开的自动化,在代码运算时也提高了效率。

我们也通过多GPU的训练提高效率。不需要在一台机器上分割多个GPU部署数据,就可以同时获取大量的数据。

中央数据来自不同CPU级别上的网络,数据大大向上区分,转移到各个GPU。GPU在必须展开处理时如果发现类似的内容就不会展开整合,所以我们的效率也降低了。GPU可以在Mxnet上整合运算结果,因此成本也很低。此外,还提高了Mxnet的性能。

减少GPU后,整个输入输出效率也不会反转。这是在AWS基础设施上运营的,包括B2X和B22X。在所有服务中,Mxent的效率最低,为91%,包括Resnet、Inception v3和Alexnet。

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这是一个有多个GPU的单矩阵。多矩阵上的每台机器都有16个GPU,分组后,所有数据都不会通过网络影响效率。但是,我们的效率没有减少多少。

Mxnet构建得非常紧密,因此可以提高效率。所以我们可以开展这个分散的多机训练。这些现在也适用于几个方案的运营和我们的多GPU和CPU的框架。我们也向我们的消费者提供这种技术,告诉他们分散的训练有足够的技术包,希望有助于我们展开网络传输和网络可执行文件,获得良好的技术服务。

所有这些框架都可以应用于我们的机器学习平台CHMaker。这是多机器学习的平台,所有的分布式深度自学框架都可以在这个平台上开展运营。例如TensorFlow,Mxnet。我们的平台可以反对除了MxNet以外的所有框架。

我们期待着能为用户提供更灵活的自由选择。除此之外,DeepLens是我们最近推出的第一台深度自学的照相机,可以获得语言、句子、计算机视觉等多种服务。使用者不需要训练自己的自学模式,几乎可以用于我们的服务。我们在整个系统中都有很多解决办法。

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