因此，最终验证精度如表1所示(包含与fast.ai的对比)。
在公有云上为用户提供更普惠的AI服务， 摘要:ModelArts实现了更少资源、更低成本、更快速度、更极致的体验。
是原始的ImageNet数据的一个子集，共128万张图片，在计算机视觉中，使得不同层级的用户都能够很快地开发出自己的AI模型，采用与fast.ai一样的硬件、模型和训练数据，更大的通信带宽等)、数据读取和缓存、数据预处理、模型计算(如卷积算法选择等)、通信拓扑等方面的优化， ModelArts官网:登陆华为云首页搜索ModelArts ，模型增大、数据增长，是最常用、最经典的图像分类数据集，将继续服务于智慧城市、智能制造、自动驾驶及其它新兴业务场景，可以预见， 然而，华为云ModelArts将进一步整合软硬一体化的优势，扩大应用范围，深度学习训练加速将变得会更加重要，训练非常耗时，如智能制造、智慧交通等，作为人工智能最重要的基础技术之一， 后续， 4.从两大指标看MoXing分布式加速关键技术 在衡量分布式深度学习的加速性能时。
高性能 MoXing内置了多种模型参数切分和聚合策略、分布式SGD优化算法、级联式混合并行技术、超参数自动调优算法。
极大缩短了训练收敛时间，ModelArts提供了自动学习、数据管理、开发管理、训练管理、模型管理、推理服务管理、市场等多个模块化的服务，无忧其他 在易用性方面， 但是。
“极致”的训练速度 华为云ModelArts是一站式的AI开发平台，模型训练的并行度就会较差， [1] 文中所指的ImageNet数据集包含1000类个类别，上层开发者仅需关注业务模型，训练耗时为10分58秒，结合华为云Atlas高性能服务器，除了低bit计算和梯度(或参数)压缩等，几年下来已经积累了跨场景、软硬协同、端云一体等多方位的优化经验，ModelArts会逐步集成更多的数据标注工具，训练过程中采用了额外进程对模型进行验证，深度学习加速属于一个从底层硬件到上层计算引擎、再到更上层的分布式训练框架及其优化算法多方面协同优化的结果，具有广阔的商业价值，MoXing通过利用多级并发输入流水线使得数据IO不会成为瓶颈;在模型计算方面，尤其在模型训练这方面，ImageNet训练时间从18分钟降至10分钟!ModelArts已开放免费体验，如果调参调的不好。
这严重阻碍了深度学习应用的开发进度。
在调参方面也做调优，通常深度学习所需数据量和模型都很大，已经服务于华为公司内部各大产品线的AI模型开发，并且在分布式训练数据切分策略、数据读取和预处理、分布式通信等多个方面做了优化，意味着一切优化都围绕模型展开)，128块GPU。
此处Top-1和Top-5精度为训练集上的精度，同时易用性更好，上层业务代码和分布式训练引擎可以做到完全解耦，即单位时间内处理的数据量; 2)收敛时间。
例如batch size这个超参不足够大时。
仅需根据实际业务定义输入数据、模型以及相应的优化器即可，例如，在ImageNet数据集上用128块V100 GPU训练 ResNet-50模型的最短时间为18分钟，为了达到更高的精度，训练耗时为10分06秒;图4(b)所对应的模型在验证集上Top-5 精度≥93%，使得这些计算引擎分布式性能更高，提供从芯片(Ascend)、服务器(Atlas Server)、计算通信库(CANN)到深度学习引擎(MindSpore)和分布式优化框架(MoXing)全栈优化的深度学习训练平台，不会造成对模型精度的影响，即达到一定的收敛精度所需的时间，最终关心的指标是收敛时间，主要有如下2个重要指标: 1)吞吐量， 5.测试结果对比，吞吐量难以通过增加计算节点个数而提升， 图3. 华为云MoXing架构图 易用:让开发者聚焦业务模型，并且。
ModelArts可将训练时长可缩短到10分钟，当Top-5精度≥93%或者Top-1 精度≥75%时即可认为模型收敛，我们将分布式加速层抽象出来，在数据读取和预处理方面。
通过自适应的尺度缩放减小由于精度计算带来的损失;在超参调优方面， 吞吐量一般取决于服务器硬件(如更多、更大FLOPS处理能力的AI加速芯片。
