虚拟私有云 VPC

虚拟私有云(Virtual Private Cloud)是用户在华为云上申请的隔离的、私密的虚拟网络环境。用户可以自由配置VPC内的IP地址段、子网、安全组等子服务,也可以申请弹性带宽和弹性IP搭建业务系统

 

    网络调度深度学习 更多内容
  • 模型训练

    实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求,模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时,深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑,仅单一的调优手段无法达到期望

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  • 可信分布式身份服务 TDIS

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 目标集群资源规划

    VPC网络:采用VPC路由方式与底层网络深度整合,适用于高性能场景,节点数量受限于 虚拟私有云VPC 的路由配额。 容器隧道网络(Overlay):基于底层VPC网络,另构建了独立的VXLAN隧道化容器网络,适用于一般场景。 云原生2.0:深度整合弹性网卡(Elastic Network

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  • IAM 身份中心

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  • 产品优势

    支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    高性能计算场景的平台,它弥补了Kubernetes在机器学习深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失,其中包括gang-schedule的调度能力、计算任务队列管理、task-topology和GPU亲和性调度。另外,Volcano在原生Kubernetes能力基础上

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  • 方案概述

    公有云资源丰富多样,一旦云上资源调度策略不合适,会导致云山仿真任务挂住,无法发挥云上弹性按需的效果,还影响仿真工作稳定性; 以传统方式将芯片研发环境迁移云上的解决方案严重改变了芯片设计工程师线下操作方式,增加了学习成本,降低了工作效率; 多地域的研发中心协同能力不足,计算资源调度差; 作业、资源

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • GPU加速型

    TOPS 机器学习深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4(GPU直通) 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习深度学习、训练推理、

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  • 实例调度任务

    实例调度任务 创建实例调度任务 查看实例调度任务 父主题: xDM-F数据同步

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  • 查询调度计划

    参数类型 描述 dispatch_id String 调度计划ID。 最小长度:1 最大长度:64 task_id String 调度计划关联的任务ID。 最小长度:1 最大长度:64 start_datetime Integer 调度计划的执行开始时间。 最小值:0 最大值:99999999999999999

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  • 传统周期调度

    作业A为分钟调度,作业B为小时调度,则作业A不能设置作业B为依赖作业。 作业A和依赖作业B中不能有任一调度周期为周。例如,作业A的调度周期为周或作业B的调度周期为周,则作业A不能设置作业B为依赖作业。 调度周期为月的作业只能依赖调度周期为天的作业。例如,作业A的调度周期为月,则作

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  • 组调度(Gang)

    已安装Volcano插件,详情请参见Volcano调度器。 组调度介绍 Gang调度策略是volcano-scheduler的核心调度算法之一,它满足了调度过程中的“All or nothing”的调度需求,避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费。具体算法是,观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行

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  • 负载感知调度

    变化,为防止Pod调度完成后,集群再次出现负载极端不均衡的情况下,Volcano同时提供重调度能力,通过负载感知和热点打散重调度结合使用,可以获得集群最佳的负载均衡效果。关于热点打散重调度能力的使用请参见重调度(Descheduler)。 工作原理 负载感知调度能力由Volcan

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  • 配置调度身份

    若需解决以上两个问题,则可配置作业调度身份。配置作业调度身份后,作业执行过程中,以配置的调度身份与其他服务交互,可以避免上述两种场景下作业执行失败。 在作业进行周期调度时,该作业的默认用户被删除后,如果使用其他用户对该作业进行版本提交并执行调度,那该作业的执行用户就默认为提交版本的用户。 调度身份的分类

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  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 自动学习

    企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部

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  • 路网数字化服务-成长地图

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  • 功能介绍

    集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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  • 什么是医疗智能体

    大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。

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  • 计划调度管理

    计划调度管理 生产计划管理 功能概述:该模块主要是对生产计划进行管理,包含的功能有新增生产计划、编辑生产计划、终止生产计划、对生产计划执行完工操作,分解生产计划以及对分解的计划进行发布、删除操作。 操作人员:系统管理人员。 路径:计划调度→生产计划 。 图1 生产计划管理 生产订单管理

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