使用高性能网络RDMA运行应用
在大规模的AI计算应用中，需要考虑任务间的通信效率，以充分发挥GPU算力的性能。阿里云容器计算服务 ACS（Container Compute Service）提供了低延迟、大吞吐、高弹性的高性能RDMA（Remote Direct Memory Access）网络服务。本文为您介绍如何使用高性能网络RDMA运行应用。
使用高性能网络RDMA运行应用
在大规模的AI计算应用中，需要考虑任务间的通信效率，以充分发挥GPU算力的性能。ACK One注册集群接入ACS算力后，提供了低延迟、大吞吐、高弹性的高性能RDMA（Remote Direct Memory Access）网络服务。本文为您介绍如何使用高性能网络RDMA运行应用。
基于属性标签将应用调度到高性能网络GPU型虚拟节点上
在使用GPU-HPN预留资源运行应用时，可以基于虚拟节点中的GPU属性标签，将应用调度至目标节点。本文介绍GPU-HPN虚拟节点属性标签基本信息，以及如何将应用部署和运行在指定卡型上。
深度学习中的卷积神经网络（CNN）及其在图像识别中的应用
深度学习，作为人工智能领域的一个重要分支，近年来在图像识别、语音处理、自然语言理解等多个领域取得了显著的成就。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）作为一种高效的深度学习模型，在图像识别任务中展现出了卓越的性能。 CNN的核心思想是通过模拟人类视觉系统的工作方式...
基于eRDMA部署高网络性能的bRPC应用
基于支持eRDMA能力的ECS实例部署bRPC应用，可以充分利用eRDMA提供的低延迟、高吞吐量以及低CPU占用等特性，以优化bRPC应用的数据传输效率，适用于对消息吞吐量和时延要求较高的应用场景。本文介绍如何基于支持eRDMA能力的ECS实例部署bRPC应用，并测试eRDMA对bRPC应用的性能提升效果。
深度学习中的卷积神经网络（CNN）及其在图像识别中的应用
深度学习，作为人工智能的一个重要分支，已经在多个领域取得了显著的成就，尤其是在图像识别方面。卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种强大的工具，它特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够有效地从图像中提取特征，并进行分类或识别任...
深度学习中的卷积神经网络（CNN）及其在图像识别中的应用
深度学习是近年来人工智能领域的热门话题，它的核心思想是通过模拟人脑的神经元网络结构，实现对数据的高效处理和学习。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习中的一种重要模型，特别适用于处理图像、语音等高维度数据。 CNN的基本结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接...
深度学习中的卷积神经网络（CNN）及其在图像识别中的应用
在人工智能的众多分支中，深度学习无疑是最令人兴奋的领域之一。特别是卷积神经网络（CNN），它在图像处理和识别任务中展现出了无与伦比的能力。接下来，让我们一起探索CNN的奥秘，并了解它是如何改变我们对图像数据的理解和应用的。 首先，让我们来定义什么是卷积神经网络。简单来说，CNN是一种专...
深度学习中的卷积神经网络（CNN）及其在图像识别中的应用
深度学习，这个听起来有些高深莫测的词汇，实际上正逐渐融入我们的生活。今天，我们要聊的是深度学习中的一个明星——卷积神经网络（CNN）。 想象一下，你的眼睛是一个超级相机，当你看到一张照片时，你的大脑会自动分析这张照片的内容。这个过程快得令人难以置信，而且几乎不费吹灰之力。...
深入理解卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中的一种强大的工具，特别适用于处理图像数据。不同于传统的全连接神经网络，CNN能够利用图像的内在结构特性，通过卷积操作有效地提取特征，从而实现对图像内容的高效识别和分类。 CNN的基本原理 CNN的核心思想是通过卷积层来自动从训练数据中学习空间层次结构的模式。卷积层由多个卷积核...
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