重要功能

多租戶

讓執行多種模型的眾多資料科學家動態共用伺服器資源,藉此提高使用率和投資報酬率。

分散式資料吸收、轉換與訓練。

可透過伺服器叢集平行處理工作,以協助加速獲得成果。

分散式訓練光纖

容許大部分的應用程式平行執行,而且完全不需要變更程式碼。

支援大型模型

讓大型模型能夠中充分利用 CPU 和 GPU 記憶體。

協助避免在訓練期間發生中斷

能夠動態增加或減少在訓練時配置給模型的資源。

訓練視覺化與調整

可在訓練時監控模型的正確性,並在模型並未融合或正確性很低時進行調整或停止。

超參數搜尋與最佳化

利用建議型邏輯,提升執行訓練時的正確性。

技術規格

如需完整的技術規格清單,請下載 IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact 資料表。

IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact

閱讀資料表

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