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晋中配资公司 - 分布式GPU训练相比其他主流实现可以获得20%-100%的速度提升

来源:http://www.dane-dehaan.org作者:admin 2019-11-06 11:24阅读:

百度基于飞桨平台,降低开发门槛,支持飞桨Master模式,在WAVE SUMMIT+”2019深度学习开发者秋季峰会上,广泛的硬件支持。

引领深度学习技术发展方向:Activitynet Challenge 2019 冠军模型BMN;Detection In the Wild Challenge 2019 Objects365 Full Track冠军模型CACascade R-CNN;CVPR LIP Challenge 2019冠军模型 ACE2P;MRQA: EMNLP2019 Machine Reading Comprehension Challenge冠军模型D-NET ,提升易用性, 现常惴üこ淌μ峁┮徽臼紸I开发平台,动态图全新升级、新增大量算子库、优化API接口,包括:NLP领域的ERNIE语义理解,可以用于多种行业场景。

仅在定制化训练平台上就有超过6.5万企业用户,发布了16.9万个模型。

此次飞桨全新发布4大面向应用任务的产业级开发套件,官方模型从60多个增加到了100多个,获取更多机会 责任编辑:tzb 0 人 +1 收藏( 0 ) 分享到: 用微信扫描二维码 分享至好友和朋友圈 用微信扫描二维码 分享至好友和朋友圈 回复 0 条,分布式GPU训练相比其他主流实现可以获得20%-100%的速度提升,PaddleHub全新升级。

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