Professional-Data-Engineer-JPN無料サンプル質問4：あなたは画像認識ドメインのニッチな製品に取り組んでいます。あなたのチームは、あなたのチームが実装したカスタムC ++ TensorFlowopsによって支配されるモデルを開発しました。これらの演算はメインのトレーニングループ内で使用され、か...

<<前へ次へ>>

質問 4/57

あなたは画像認識ドメインのニッチな製品に取り組んでいます。あなたのチームは、あなたのチームが実装したカスタムC ++ TensorFlowopsによって支配されるモデルを開発しました。これらの演算はメインのトレーニングループ内で使用され、かさばる行列の乗算を実行しています。現在、モデルのトレーニングには最大で数日かかります。 Google Cloudでアクセラレータを使用して、この時間を大幅に短縮し、コストを低く抑えたいと考えています。あなたは何をするべきか？

A. コードを追加調整せずにクラウドTPUを使用します。 B. 税関業務にGPUカーネルサポートを実装した後、クラウドTPUを使用します。 C. CPUを使い続け、モデルをトレーニングしているクラスターのサイズを増やします。 D. カスタムオペレーションにGPUカーネルサポートを実装した後、クラウドGPUを使用します。

質問 4/57

コメントを発表する

Download PDF File