文章 2024-05-31 来自:开发者社区

利用机器学习优化数据中心的能效管理

随着云计算和大数据技术的飞速发展,数据中心作为其基础设施的核心,对计算资源的需求日益增长。然而,数据中心的能源消耗也随之增加,导致运营成本上升和环境问题加剧。因此,如何有效地管理数据中心的能效成为业界和学术界研究的热点。 传统的数据中心能效管理方法通常依赖于静态的阈值设置和规则,这些方法在面对动态变化的负载时往往...

文章 2024-05-23 来自:开发者社区

利用机器学习优化数据中心的能效管理

随着大数据和云计算的发展,数据中心的能源消耗问题日益突出。据统计,全球数据中心的电力消耗占全球电力供应的2%,并且预计在未来十年内将增长到8%。因此,如何有效地管理和优化数据中心的能源使用,已经成为了一个重要的研究课题。 传统的数据中心能效管理主要依赖于人工设定的规则和策略,这种方法虽然在一定程度上能够节省能源&...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

1 课时 |
198 人已学 |
免费

PAI平台学习路线:机器学习入门到应用

52 课时 |
2447 人已学 |
免费

场景实践 - 机器学习PAI实现精细化营销

7 课时 |
199 人已学 |
免费
开发者课程背景图
阿里云文档 2024-05-17

使用云原生AI套件分析优化机器学习模型

为了确保模型在正式部署前达到上线标准,您可以使用模型分析优化工具对模型进行性能压测、模型分析、模型优化等操作,对模型的性能进行分析优化。本文以PyTorch官方提供的Resnet18模型、GPU类型为V100卡为例,介绍如何使用模型分析优化工具。

文章 2024-04-30 来自:开发者社区

利用机器学习优化数据中心的能效管理

数据中心作为现代信息技术的基础设施,支撑着云计算、大数据处理和在线服务等关键业务。然而,数据中心的能效问题一直是业界关注的焦点。传统的能效管理方法依赖于静态的规则和阈值,缺乏灵活性和自适应性。随着人工智能技术的发展,特别是机器学习的应用,为数据中心能效管理提供了新的解方案。 机器学习在数据中心能效管理中的应用可以从以下几个方面...

文章 2024-03-08 来自:开发者社区

利用机器学习优化数据中心的能效管理

随着云计算和大数据技术的迅猛发展,数据中心作为其基础设施的核心,承载着海量的数据存储和处理任务。然而,数据中心的能源消耗问题也日益凸显,其中冷却系统占据了相当大的比例。因此,如何通过技术创新提高数据中心的能效,成为了业界关注的焦点。 传统的数据中心能效管理多依赖于静态的规则或者简单的反馈控制系统,这...

阿里云文档 2023-12-22

使用Pai-Megatron-Patch优化PyTorch版Transformer模型训练

本文介绍如何使用Pai-Megatron-Patch优化PyTorch版Transformer模型训练。

阿里云文档 2023-11-15

如何使用ACCL优化套件进行PyTorch分布式训练(BERT-Large模型为例)

本文以BERT-Large模型为例,介绍如何使用ACCL优化套件进行PyTorch分布式训练。

阿里云文档 2023-11-15

如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件,进行GPU容器虚拟化和资源共享

本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例,为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件,进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。

阿里云文档 2023-07-14

如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型

ResNet50作为一个广泛应用的经典结构网络,其优化在多种推理部署场景中都具有很高的实用价值。本文介绍如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型。

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

产品推荐

阿里云机器学习平台PAI

阿里云机器学习PAI(Platform of Artificial Intelligence)面向企业及开发者,提供轻量化、高性价比的云原生机器学习平台,涵盖PAI-iTAG智能标注平台、PAI-Designer(原Studio)可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台,支持千亿特征、万亿样本规模加速训练,百余落地场景,全面提升工程效率。

+关注