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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

 


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本文摘要:前后端自动访问,提高了编程效率。

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前后端自动访问,提高了编程效率。该网络有相同的数据,相互连接的水平不在输出和输入之间连接。

一些专业项目的编程过程更容易写,语流更长,书写象征物也更多。在计算顺序方面,他们有一定的顺序关系,我们制作图表自动展开平行比较。

它还构建了记忆自动化,从而提高了代码计算的效率。我们也通过多GPU的培训来提高效率。一台机器上不会有多个GPU分割数据,可以同时获得大量数据。中央数据来自不同CPU等级上的网络,数据大大区分,转移到各GPU。

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GPU在必须开展处理的时候找到相近的内容就不会开展整合,也减少了我们的效率。GPU可以在Mxnet上统一运算结果,成本也很低。同时,我们也提高了Mxnet的性能。

减少GPU后,整个输入输出效率也不会翻转。这是在AWS基础设施运营的,包括B2X和B22X。在所有服务中,Mxent的效率最低,为91%,包括Resnet和Inceptionv3和Alexnet。这是多个GPU的单一基体。

多基体上每台机器有16台GPU,人组合后,所有数据通过网络不会影响效率。但是,我们的效率并没有大幅度降低。

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Mxnet的制作非常密切,可以提高效率。因此,我们可以开展这种分布式多机械训练。这些现在也可以应用于一些场景的运营和我们多GPU和CPU的框架。

我们也希望得到这样的技术,告诉消费者分布式训练有非常好的技术垄断,开展网络传输和网络执行文件,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械学习平台CHMaker。这是一个多机器学习的平台,所有分布式深度自学框架都可以在该平台上运营,如TensorFlow、Mxnet。我们的平台除了MxNet之外还可以对所有的框架进行反对,希望能够给我们的用户更多灵活的自由选择。

此外,DeepLens也是我们最近发表的第一深刻的自学照相机,可以获得语言、语言、电脑视觉等很多服务。用人单位不需要培训自己的自学模式,几乎可以用于我们的服务。

我们整个系统都有很多解决办法。原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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