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昇騰處理器在服務(wù)器上的實際部署情況如何？

發(fā)布日期:

2024-10-28 14:09:27

本文鏈接

http://bbswl.cn//help/1910.html

本文關(guān)鍵詞

昇騰處理器

 華為昇騰處理器在服務(wù)器上的實際部署情況相對成熟，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

全棧AI計算解決方案：昇騰處理器與Atlas系列服務(wù)器結(jié)合，形成了完整的AI計算基礎(chǔ)設(shè)施，支持深度學(xué)習(xí)的推理和訓(xùn)練全流程。這些服務(wù)器包括模塊、板卡、小站等多種產(chǎn)品形態(tài)，適應(yīng)不同的應(yīng)用場景。

環(huán)境配置：在部署過程中，用戶需要安裝驅(qū)動、固件和CANN（Compute Architecture for Neural Networks）軟件。以Atlas 800訓(xùn)練服務(wù)器為例，用戶需創(chuàng)建運(yùn)行用戶、安裝驅(qū)動和固件，并確保NPU正常在位。

模型訓(xùn)練與推理：昇騰處理器支持多種深度學(xué)習(xí)框架，如MindSpore、PyTorch等。用戶可以通過CANN提供的工具進(jìn)行模型訓(xùn)練和推理部署，具體流程包括模型準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練和推理測試。

大模型適配：昇騰處理器在大模型的國產(chǎn)化適配方面也取得了進(jìn)展，如基于昇騰910進(jìn)行ChatGLM-6B等模型的推理和訓(xùn)練，展示了其在處理復(fù)雜AI任務(wù)中的能力。

社區(qū)支持與文檔：華為提供了詳細(xì)的部署指南和社區(qū)支持，用戶可以通過昇騰社區(qū)獲取相關(guān)文檔和技術(shù)支持，幫助他們更快地完成部署。

實踐案例：在實際應(yīng)用中，昇騰處理器被用于多種AI任務(wù)，包括圖像分類、目標(biāo)檢測等，用戶可以通過實踐案例深入理解其使用方法和性能優(yōu)勢。

綜上所述，華為昇騰處理器在服務(wù)器上的部署情況良好，具備強(qiáng)大的計算能力和靈活的應(yīng)用場景，適合各種AI應(yīng)用需求。

圖片4

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