前后端自动访问，提高了编程效率。该网络有相同的数据，相互连接的水平不在输出和输入之间连接。一些专业项目的编程过程更容易写，语流更长，书写象征物也更多。在计算顺序方面，他们有一定的顺序关系，我们制作图表自动展开平行比较。
它还构建了记忆自动化，从而提高了代码计算的效率。我们也通过多GPU的培训来提高效率。一台机器上不会有多个GPU分割数据，可以同时获得大量数据。
中央数据来自不同CPU等级上的网络，数据大大区分，转移到各GPU。GPU在必须开展处理的时候找到相近的内容就不会开展整合，也减少了我们的效率。GPU可以在Mxnet上统一运算结果，成本也很低。同时，我们也提高了Mxnet的性能。
减少GPU后，整个输入输出效率也不会翻转。这是在AWS基础设施运营的，包括B2X和B22X。在所有服务中，Mxent的效率最低，为91%，包括Resnet和Inceptionv3和Alexnet。
这是多个GPU的单一基体。多基体上每台机器有16台GPU，人组合后，所有数据通过网络不会影响效率。
但是，我们的效率并没有大幅度降低。Mxnet的制作非常密切，可以提高效率。因此，我们可以开展这种分布式多机械训练。
这些现在也可以应用于一些场景的运营和我们多GPU和CPU的框架。我们也希望得到这样的技术，告诉消费者分布式训练有非常好的技术垄断，开展网络传输和网络执行文件，获得良好的技术服务。所有这些框架都可以应用于我们的机械学习平台CHMaker。
这是一个多机器学习的平台，所有分布式深度自学框架都可以在该平台上运营，如TensorFlow、Mxnet。我们的平台除了MxNet之外还可以对所有的框架进行反对，希望能够给我们的用户更多灵活的自由选择。
此外，DeepLens也是我们最近发表的第一深刻的自学照相机，可以获得语言、语言、电脑视觉等很多服务。用人单位不需要培训自己的自学模式，几乎可以用于我们的服务。我们整个系统都有很多解决办法。
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