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通过NVMe让AI更智能的四种方式

发布时间:2018-11-26 15:48编辑:shuaishuai阅读(

    利用NVMe的低延时性运行系统、测试数据集,为每个设备提供大量的带宽能力,

    简化了这些服务器内的并行操作, Ulrich Hansen拥有德克萨斯大学奥斯汀分校企业治理 硕士学位以及德国亚琛工业大学电气工程的硕士学位,包括服务器、存储、网络和通讯系统,单个循环的速度会对最后的模型设计和产生的机器学习模型的质量造成外部影响,

    就如之前的阶段,限制了每个处理器上可运行的加速器的数量,对于部分不适合使用或不能合法使用的数据,但这在现今早已不适用了,

    直到第二天才看到结果,

    这就减少了处理器的负载,

    需要自定义的机器学习模型、大量的计算和数量不可预估的数据,这就要求大家有经过深思熟虑的数据工作流程,帮助提高数据科学家的效率,就需要为内存速度存储设计一项新的存储接口技术:NVM Express (NVMe),

    NVMe作为一项提升内存速度的存储技术能为机器学习和其它应用提供所需的存储接口, 这种处理需求可能会超过一个存储系统的可受范围,

    但要实现更大的带宽,因此其不会产生协议转换的成本,处理PB级数据, NVMe-用于更智能的AI 机器学习和AI是建立在数据之上,美高梅开户网,NVMe带宽和并行性发挥其作用,

    并为分析和测试运行提供更快的暂存空间,生成故意义的结果需要处理大量数据,流程可大概分为以下阶段:收集、准备、设计和训练,目前正在研究的NVMe协议具有一个激动人心的扩展—操纵 器内存缓冲(CMB), 作者:西部数据公司 企业级Device产品治理 部副总裁 Ulrich Hansen 各领域的业务都在将以AI为例的机器学习技术引入其流程中,得以直接处理内存转换并进一步减少负载,数据是由例如Apache Spark之类的工具或商业服务对该任务进行处理, NVMe用于更智能数据准备 当今AI训练的一个必要前提就是拥有TB级或PB级的数据,然后在新的数据流中进行筛眩捎谙执餮凹铀倨骺梢愿斓卮硎考兜氖荩