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按需分配、任务隔离、灵活控制，飞桨显存分配策略重磅升级
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虽然GPU对深度学习计算有普遍明显的加速作用，但其显存也是有限的（如V100的最大显存值也仅有32G），而深度学习模型的训练和推理往往需要大量的显存，用来支持更大的模型和更大的batch size。如何更高效地利用GPU显存，在一张卡或一台机器上同时承载更多的训练和预测任务，让有限的显存支持多个开发者同时进行实验，执行各自的任务呢？
用户1386409
2020-03-23
832
0
更快更简单|飞桨PaddlePaddle显存分配与优化最佳实践
编程算法
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批量计算
飞桨（PaddlePaddle）为用户提供技术领先、简单易用、兼顾显存回收与复用的显存优化策略，在Transformer、BERT、DeepLabV3+上Max Batch Size性能优于对标开源框架，在YOLOv3、Mask-RCNN模型上显存性能与对标开源框架持平，有兴趣的同学可以试一下，上一组数据先睹为快。
用户1386409
2019-07-16
971
0
开工的欲望 | AI Studio悄然上线新功能，用你的模型生成在线预测服务
api
http
线性回归
开工第一天，小伙伴们是不是还没有从过年的状态转换过来？今天给大家介绍一个AI Studio新功能，能让大家用自己训练好的模型，轻松生成在线预测服务，通过在线API调用，而且是免费的哦~
用户1386409
2019-03-07
905
0
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