Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData

Name: Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData
Author: Евгений Сергеевич Штольц

На нашем сайте вы можете читать онлайн «Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Научно-популярная литература. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.

0 баллов

0 мнений

2 чтения

Автор

Евгений Сергеевич Штольц

Жанр

Знания и навыки, Научно-популярная литература

Дата выхода

22 октября 2021

Читать книгу

Краткое содержание книги Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData, аннотация автора и описание

Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Евгений Сергеевич Штольц) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.

Описание книги

В этой книге Главный Архитектор Департамента Архитектуры Управления Технической Архитектуры (Центра Облачных Компетенций Cloud Native и Корпоративного университета архитекторов) и архитектор решения Сбербанка делится знаниями и опытом с читателей в области ML, полученных в работе Школе архитекторов. Автор:
* проводит читателя через процесс создания, обучения и развития нейронной сети, показывая детально на примерах
* повышает кругозор, показывая, какое она может занимать место в BigData с точки зрения Архитектора
* знакомит с реальными моделями в продуктовой среде

Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно

Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.

Текст книги

Шрифт

Размер шрифта

Межстрочный интервал

↓

↑

Сбросить

Важно заметить, что Intel имела время (история от процессоров Intel Pentium 1 100 Мегагерц до Intel Pentium 4 5600 Мегагерц), средства (эта ниша на была лидером по объёму продаж и были популярны компьютерные игры) и необходимость (имела конкурента AMD, который имел архитектурные преимущества в виде разрядности шины в 64 вместо 32, и в случае смены лидера мог договориться адаптировать программное обеспечение под эту разрядность) для того, чтобы реализовать это направление по максимуму. Процессора Intel Pentium 1 100 Мегагерц работали с охлаждающим модулем, Intel Pentium 2 400 Мегагерц – с радиатором, выше уже требовался, как минимум, вентилятор.

Начиная с частоты 3200, пользователи ставили вместо полностью алюминиевого радиатора, сперва алюминиевого с медной подложкой, потом полностью медные, так как теплоёмкость у алюминия 904 Дж/(кг*град), а у менди кратно меньше 381 Дж/(кг*град), что позволяет ему быстрее отдавать тепло дальше. Большие показатели дают другие металлы не слишком мягкие и не слишком легкоплавкие, такие как серебро (250) и золото (130), поэтому пошли не по теплопроводности самого материала, а по забору тепла при плавлении материала в тепловых трубках.

Пепловые трубки отходят от подложки и ведут через закреплённые на них пластины, обдуваемые двумя вентиляторами, образуя прямой поток воздуха. Тепловые трубки оказывают хороший результат (100 Вт для 3 штук, 180 Вт для 6 штук), перенос тепла которыми осуществляется за счёт испарения жидкости в них находящийся в испарительной камере у радиатора, но большая площадь меди и большая разность температуры водяного охлаждения предоставило большую популярность, а вот в ноутбуках – наоборот, тепловые трубки очень популярны, а движение возврат конденсата обусловлен капиллярной структурой в самих трубках.

А для поддержки больших частот продавались процессоры, которые выбирались из партии экспериментальным путём по возможности стабильно работать на этих частотах, и требовали, зачастую, водяного охлаждения и вынесенным радиатором из их системного блока персонального компьютера.

Экстремальные же частоты достигались индивидуально и требовали криогенных установок, иногда в несколько контуров. При всём при этом, с каждым 100 Мегагерц повышение частоты достигалось большими затратами с высокими рисками повреждения процессора и не получало стабильную вычислительную производительность.

Дальше

Мнения

Еще нет комментариев о книге Машинное обучение на практике – от модели PyTorch до Kubeflow в облаке для BigData, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!

Другие книги автора

Понравилась эта книга? Познакомьтесь с другими произведениями автора Евгений Сергеевич Штольц! В этом разделе мы собрали для вас другие книги, написанные вашим любимым писателем.