- 1、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。。
- 2、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
- 3、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
2025年TPU张量核心利用率测试题(含答案与解析)
一、单选题(共15题)
1.以下哪种分布式训练框架在TPU张量核心利用率上表现最为出色?
A.TensorFlow分布式训练
B.PyTorchDistributed
C.ApacheMXNet
D.Horovod
答案:A
解析:TensorFlow分布式训练在TPU张量核心利用率上表现最为出色,其通过TensorProcessingUnit(TPU)API直接支持TPU硬件加速,优化了张量操作,提高了TPU的利用率,参考《TensorFlow官方指南》2025版。
2.在参数高效微调(LoRA/QLoRA
您可能关注的文档
- 2025年数据清洗异常值(含答案与解析).docx
- 2025年多模态幻觉生成抑制技术试题(含答案与解析).docx
- 2025年脑机接口AI算法考题(含答案与解析).docx
- 2025年强化学习价值函数(含答案与解析).docx
- 2025年供应链AI优化模型应用习题.docx
- 2025年FPGA部署AI模型技术探索试题.docx
- 2025年模型水印嵌入时间试题(含答案与解析).docx
- 2025年算法专利申请实务习题(含答案与解析).docx
- 2025年具身智能环境交互实用性测试题.docx
- 2025年Web端AI推理优化技术实现试题(含答案与解析).docx
- 2025年AI模型线上监控方案考题(含答案与解析).docx
- 2025年贝叶斯模型推理测试题(含答案与解析).docx
- 2025年持续学习与模型更新策略多模态模型研究员团队协作案例题.docx
- 2025年多模态幻觉检测模型对比试题(含答案与解析).docx
- 2025年聚类算法性能评估习题(含答案与解析).docx
- 2025年强化学习多目标优化(含答案与解析).docx
- 2025年具身智能工程师专业数据处理与分析题:跨模态迁移学习.docx
- 2025年因果推断在AI中的应用在机器学习工程师岗位的项目实战案例分析.docx
- 2025年对抗训练样本生成技术试题(含答案与解析).docx
- 2025年模型压缩技术服务效能测试题(含答案与解析).docx
文档评论(0)