分布式技术是深度学习技术的加速器。
同时利用多个工作节点,分布式地、高效地训练出性能优良的神经网络模型,能够显著提高深度学习的训练效率、进一步增大其应用范围。
《首席AI架构师——分布式高性能深度学习实战培养计划》,力图从更宽的视角,梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节,让你在AI职业规划上可以多一些选择。
课程会针对Tensorflow、Pytorch、PaddlePaddle、TNN等框架,底层图编译优化,分布式并行计算通信优化,存储优化等,多个方面的讲解,帮助你的更好的认识并适应新框架带来的变化,加深对框架的技术把控能力。
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《首席Ai架构师》
分布式高性能深度学习实战培养计划
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知识拓展、更多收获
01 专业的论文解读
在课程里,我们每1-2周会安排一篇经典论文供学员阅读,之后由老师帮助解读。
▲节选至部分论文安排
02 行业案例分享
训练营过程中会邀请合作的专家来分享行业案例以及技术解决方案。
下面是一场源自曾博士的分享↓↓↓
《Google YouTube 基于深度学习的视频推荐》
嘉宾简介:曾博士
计算机视觉,机器学习领域专家
先后在CVPR,ACMMM,TPAMI,SCI 期刊,EI 会议等发表超过30篇论文
▲专家直播分享
03 额外服务
1)GPU每月50小时使用权;
2)优秀学员奖学金,最高金额为2000;
3)小群答疑,五名学员+一名答疑助教(或主讲老师)+一名作业批改老师+一名班主任;
4)面试指导及内推,往期学员面试经验分享;
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文章浏览阅读3.8k次,点赞9次,收藏28次。直接上一个工作中碰到的问题,另外一个系统开启多线程调用我这边的接口,然后我这边会开启多线程批量查询第三方接口并且返回给调用方。使用的是两三年前别人遗留下来的方法,放到线上后发现确实是可以正常取到结果,但是一旦调用,CPU占用就直接100%(部署环境是win server服务器)。因此查看了下相关的老代码并使用JProfiler查看发现是在某个while循环的时候有问题。具体项目代码就不贴了,类似于下面这段代码。while(flag) {//your code;}这里的flag._main函数使用while(1)循环cpu占用99
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