阿里云文档 2025-06-30

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。

阿里云文档 2025-04-18

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。

阿里云文档 2025-03-21

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。

阿里云文档 2025-03-05

将VPC网络下的SAE应用接入Prometheus监控

本文介绍如何将VPC网络下的SAE应用接入Prometheus监控。

阿里云文档 2025-02-26

通过设置安全组提升云服务器ECS的安全性

为满足您在网站提供Web服务、管理远程连接访问等常见场景下的网络流量管理需求,本文介绍如何利用安全组的特性来配置相应的安全组规则,保障云资源网络流量的安全性和可靠性。

文章 2025-02-09 来自:开发者社区

RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1,用于移动视觉应用的高效卷积神经网络

一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet V1的RT-DETR轻量化改进方法研究。MobileNet V1基于深度可分离卷积构建,其设计旨在满足移动和嵌入式视觉应用对小型、低延迟模型的需求,具有独特的模型收缩超参数来灵活调整模型大小与性能。本文将MobileNet V1应用到RT-DETR中,有望借助其高效的结构和特性,提升RT-DETR在计算资源有限环境下的性能表现,同时保持一定的精度....

RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1,用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
文章 2025-02-04 来自:开发者社区

YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1,用于移动视觉应用的高效卷积神经网络

一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet V1的YOLOv11轻量化改进方法研究。MobileNet V1基于深度可分离卷积构建,其设计旨在满足移动和嵌入式视觉应用对小型、低延迟模型的需求,具有独特的模型收缩超参数来灵活调整模型大小与性能。本文将MobileNet V1应用到YOLOv11中,有望借助其高效的结构和特性,提升YOLOv11在计算资源有限环境下的性能表现,同时保持一定的精度....

YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1,用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
文章 2022-10-27 来自:开发者社区

ShuffleNetV2:设计轻量化卷积神经网络的理论准则和应用实现

@toc  参考论文:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design   作者:Ningning Ma, Xiangyu Zhang, Hai-Tao Zheng, Jian Sun;  上一篇我们复现过ShuffleNetV1架构,今天来复现ShuffleNetV2架构  前置知识:Mobile....

ShuffleNetV2:设计轻量化卷积神经网络的理论准则和应用实现

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