Examples with "frameworks de deep learning" and their translation in Duits
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Avec plus de 400 applications HPC (dont 9 des 10 plus importantes du marché) et l'ensemble des frameworks de Deep Learning accélérés par Tesla, tous les utilisateurs de l'industrie peuvent désormais déployer des accélérateurs GPU dans leurs Data Centers.
Über 400 HPC-Anwendungen, davon 9 aus den 10 wichtigsten, und alle Deep-Learning-Frameworks wurden bereits beschleunigt. Jeder HPC-Kunde kann daher beschleunigende Grafikprozessoren in seinem Rechenzentrum einsetzen.
Ce dossier sur la solution NVIDIA DGX-1 avec l'architecture système Tesla V100 vous fournit un aperçu technologique, vous présente la pile logicielle DGX et vous explique quels frameworks de Deep Learning vous pouvez mettre en œuvre.
In diesem technischen Whitepaper zum DGX-1 mit Tesla V100-Systemarchitektur erhalten Sie einen Überblick zu den Systemtechnologien, zur DGX-Zusatzsoftware und zu den Deep-Learning-Frameworks.
AWS Inferentia prendra en charge les frameworks de deep learning TensorFlow, Apache MXNet et PyTorch, ainsi que les modèles utilisant le format ONNX.
AWS Inferentia unterstützt die Deep Learning Frameworks von TensorFlow, Apache MXNet und PyTorch sowie Modelle, die das ONNX-Format nutzen.
Le registre des conteneurs NGC comprend des conteneurs NVIDIA optimisés, testés, certifiés et maintenus pour les frameworks de deep learning les plus connus.
Les images contiennent les bibliothèques de frameworks de Deep Learning (actuellement TensorFlow et Apache MXNet) et les outils requis. Ces images sont entièrement testées.
Die Images enthalten die erforderlichen Deep-Learning-Framework-Bibliotheken (aktuell TensorFlow und Apache MXNet) und Tools und sind voll getestet.
Andere resultaten
Choisissez un framework de Deep Learning adapté à vos besoins selon votre langage de programmation, votre plateforme et votre application-cible.
Wählen Sie das Deep-Learning-Framework, das Ihren Anforderungen am besten entgegenkommt. Dabei sollten Sie Ihre bevorzugte Programmiersprache, Plattform und Zielanwendung berücksichtigen.
Caffe2 est un framework de Deep Learning à hautes performances aussi accessible que polyvalent.
Vous pouvez utiliser le framework de votre choix comme une expérience gérée dans Amazon SageMaker, ou les AMI d'AWS Deep Learning (Amazon Machine Images), qui sont entièrement configurées avec les dernières versions de frameworks et outils de deep learning les plus répandus.
Sie können das Framework Ihrer Wahl entweder als verwaltete Erfahrung in Amazon SageMaker oder die AWS Deep Learning AMIs (Amazon Machine Images) nutzen, die vollständig mit den aktuellsten Versionen der beliebtesten Deep Learning-Frameworks und -Tools konfiguriert sind.
Les conteneurs AWS DL sont mis à jour en permanence avec les derniers frameworks et bibliothèques de deep learning.
Cette plateforme inclut des frameworks Deep Learning conteneurisés comme TensorFlow, PyTorch ou MXNet qui ont été optmisés, testés et certifiés par NVIDIA pour être exécutés sur les GPU les plus récents avec les fournisseurs éligibles de services Cloud.
NGC bietet Container mit TensorFlow, PyTorch, MXNet und weiteren Deep-Learning-Frameworks, die von NVIDIA optimiert, getestet und zertifiziert wurden. Sie lassen sich zuverlässig auf den neuesten NVIDIA-Grafikprozessoren der teilnehmender Cloud-Anbieter ausführen.
DGX-1 a été conçu pour réduire les coûts associés aux environnements typiques de Deep Learning, qui peuvent mobiliser un budget d'ingénierie significatif, sans compter les délais nécessaires à la stabilisation des frameworks open-source.
Die heutigen Deep-Learning-Umgebungen können Kosten für Softwareentwicklungsstunden in Höhe von mehreren Hunderttausend Euro verursachen, und es können Monate vergehen, bis Open-Source-Software stabil läuft.
Choisissez la technologie et la configuration appropriées pour vos tâches de deep learning.
Wählen Sie die für Ihre DL-Aufgaben richtige Technologie und Konfiguration.
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Machen Sie sich die Nuance Deep Learning Technologie zunutze.
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