，且前后末端自动接入，提升了编程的效率。这个网络有一些相同的数据，相互连接的层级不会在输出和输入之间展开相连。

虽然一些专门的项目编程过程较为更容易书写，语流更长，书写一起象征物也更加多。在计算出来顺序方面，他们有一定的序列关系，我们制订了图表来自动展开平行的对比。它还构建了记忆展开自动化，这样在代码运算时也提升了效率。

我们也用多GPU的训练提高效率。一个机器上面不会有多个GPU展开数据分段化，可以同时取得大量的数据。中央数据是来自于有所不同CPU等级上面的网络，数据大大地向上区分，转入各个GPU。GPU必须展开处置时找到了相近的内容就不会展开统合，也减少了我们的效率。

GPU可以在Mxnet上面统合运算结果，这样成本也较为较低。同时我们也提高了Mxnet的性能。减少了GPU以后，整个输入输出效率也不会翻翻。这是在AWS基础设施上运营的，还包括B2X和B22X。

所有的服务里面， Mxent的效率最低，有91%，还包括Resnet和Inception v3和Alexnet。这是有多个GPU的单一基体。在多基体上每一个机器都有16个GPU，人组到一起后，所有的数据经过网络就不会影响效率。

但我们的效率并没减少很多，因为Mxnet它的打造出十分密切，可以提高效率。所以我们可以展开这种分布式的多机器的训练。

这些现在也可以应用于一些情景的运营以及我们多GPU和CPU的框架之中。我们也期望可以获取这样的技术给我们的消费者，让他们告诉我们分布式的训练有十分好的技术包覆，可以协助我们展开网络传输以及网络可执行文件，获取好的技术服务。

所有的这些框架，都可以应用于我们的机器学习平台CHMaker。这是多机器学习的一个平台，所有的分布式深度自学框架都可以在这个平台上展开运营，比如说TensorFlow、Mxnet。我们的平台除MxNet之外可以反对所有的框架，我们期望可以给我们的用户更加多灵活性的自由选择。

除此之外，DeepLens也是我们最近公布的第一款深度自学的摄像头，可以获取很多的服务，比如语言、语句、计算机视觉等。使用者不必须培训自己的自学模型，几乎可以用于我们的服务。我们整个系统都具备很多的解决方案。原创文章，予以许可禁令刊登。

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