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换一换

服务指标

本页介绍天翼云TeleDB数据库如何查询服务指标。 通过服务指标可以对管控中的服务进行监测,获取服务当前的运行状态,便于结合实例进行各种运维问题的排查分析。操作步骤以用户名和密码登录分布式数据库TeleDB控制台,单击资源管理 > 服务指标,进入服务指标页面。在当前服务下拉框选择目标服务,可选择业务需求所需时间查询。您可选择查询近1小时、近3小时和近12小时,也可自定义设置查询时间。

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基于云服务的 AI 模型训练GPU 云服务)与推理部署优化

以矩阵乘法为例,CPU 可能需要按顺序逐个计算矩阵元素的乘积并累加,而 GPU 可以将矩阵划分成多个小块,同时在不同的计算核心上进行并行计算,大大缩短了计算时间。在深度学习模型中,卷积层的计算量巨大,GPU 通过并行计算能够快速完成卷积操作,加速模型的训练和推理过程。 3.2 GPU 云服务的资源特性 GPU 云服务不仅具备大的 GPU 计算能力,还提供了丰富的资源配置选项。用户可以根据自己的需求灵活选择不同规格的 GPU 云服务,包括 GPU 的型号、数量、内存大小、存储容量等。

GPU云服务在AI训练任务中的资源利用率优化

一、引言 AI技术的广泛应用推动了深度学习、机器学习等领域的快速发展,而GPU作为加速AI训练的核心硬件,其性能和效率直接影响到AI模型的训练速度和质量。GPU云服务凭借其计算能力和灵活的资源配置,成为众多企业和研究机构执行AI训练任务的首选。然而,在实际应用中,由于训练任务的复杂性、资源调度的不合理性以及模型优化的不足,GPU云服务的资源利用率往往未能得到充分发挥。因此,如何优化GPU云服务在AI训练任务中的资源利用率,成为当前亟待解决的问题。

gpu云服务的应用场景

GPU云服务是一种提供GPU计算能力和资源的云服务。相比传统的CPU服务GPU云服务具备强大的并行计算和图形处理能力,适用于许多不同的应用场景。下面是GPU云服务的一些主要应用场景: 1. 深度学习和人工智能:深度学习和人工智能需要大量的矩阵运算和模型训练,而GPU在这方面具有显著的优势。GPU云服务可以提供高性能的并行计算能力,加速深度学习算法的训练和推理过程,实现更快的模型迭代和更准确的预测结果。 2.

天翼云服务GPU加速计算在深度学习中的创新应用案例

天翼云服务通过GPU加速计算,为自动驾驶系统提供了强大的计算支持。工程师们可以在云端快速训练复杂的神经网络模型,如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),并通过GPU加速推理过程,确保系统能够在毫秒级内做出准确判断。 2. 视频监控与分析 在智慧城市、安防监控等领域,视频监控与分析系统扮演着重要角色。这些系统需要实时处理大量的视频数据,进行目标检测、跟踪和行为分析。天翼云服务GPU加速计算为视频监控与分析系统提供了高效的处理能力。

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AI大模型训练智算平台

提供多元化的智能算力服务,包括AI任务调度、数据缓存加速、GPU虚拟化、数据加速等算力调度能力。 训练效率优化 在一套分布式训练框架中支持多种并行策略(数据/模型/3D并行),提供多维度的显存优化、计算优化策略,同时结合模型结构和网络拓扑进行调度和通信优化,大幅提升训练效率,支持近万亿级参数大模型训练。 自主可控 具备完善的国产化支持能力体系,已适配升腾、寒武纪、昆仑芯、摩尔线程等国产主流GPU芯片,海光、鲲鹏等各种国产服务,支持构建自主可控的智算平台。

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