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一个完整的AI CPU算子包含四部分：算子原型定义、对应开源框架的算子适配插件、算子信息库定义和算子实现。算子开发完成后在昇腾AI处理器硬件平台上的编译运行逻辑架构如图1所示。其中，TFAdapter只有在基于Tensorflow框架进行训练时使用。上图中圆柱形图示为开发人员在自定义算子开发时需要实现的交付件。AI CPU算子的编译详细流
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MindX DL Sample的系统架构如图1所示。各个层级的基本功能如表1所示。MindX DL Sample为管理节点、计算节点、存储节点，各类节点主要功能如下。管理节点：管理集群，负责分发训练、推理任务到各个计算节点执行，完成深度学习组件的数据管理、任务管理、模型管理和日志监控等功能。计算节点：实际执行训练、推理任务。存储节点：存储
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随着深度学习的广泛应用，大量的深度学习框架及深度学习硬件平台应运而生，但不同平台的神经网络模型难以在其他硬件平台便捷的运行，无法充分利用新平台的运算性能。TVM(Tensor Virtual Machine)的诞生解决了以上问题，它是一个开源深度学习编译栈，它通过统一的中间表达(Intermediate Representation)堆栈
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硬件要求如表1所示。根据业务类型决定是否需要配置GPU，如果应用没有较强的渲染需求(如后台计算型业务、不涉及UI交互的业务及非游戏类业务等)，可不配置GPU，利用CPU进行渲染。操作系统要求：Ubuntu 18.04.1。如果Ubuntu操作系统没有安装，请下载Ubuntu镜像包，并安装。在安装操作系统过程中“选择软件列表”时，只需选Op
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导读：Go 是一个开源的编程语言，它能让构造简单、可靠且高效的软件变得容易。
Go是从2007年末由Robert Griesemer, Rob Pike, Ken Thompson主持开发，后来还加入了Ian Lance Taylor, Russ Cox等人，并最终于2009年11月开源
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