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 楼主| 发表于 2019-1-8 08:41:47 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
但是当我们把深度学习技术应用在广告、推荐、搜索等大规模工业级场景时
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 楼主| 发表于 2019-1-8 09:50:57 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
XDL在训练规模和性能、水平扩展能力上都表现出色,
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 楼主| 发表于 2019-1-8 10:05:27 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
统的水平扩展能力优秀,可以轻松做到上千并发的训练。
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 楼主| 发表于 2019-1-8 10:47:04 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
训练绝对计算量等方面都大幅下降,
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 楼主| 发表于 2019-1-8 12:47:41 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
获得XDL分布式训练与高性能稀疏计算的能力。
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 楼主| 发表于 2019-1-8 13:20:07 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
轻量级通用模型压缩算法
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 楼主| 发表于 2019-1-8 14:16:48 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
如果不能很好的优化样本流水线
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 楼主| 发表于 2019-1-8 14:54:16 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
XDL-Flow通过把三个主要环节异步流水线并行,较好的适配了3种不同类型任务的性能。
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 楼主| 发表于 2019-1-8 15:31:57 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
使得你可以使用AMS进行表征子网络的二阶计算。
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 楼主| 发表于 2019-1-8 16:37:10 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
经过我们实际测试,大规模并发训练下
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