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1 条回复 A 作者 M 管理员
  1. 机器学习PAI ALink主要的计算消耗取决于所使用的算法和模型。一般来说,机器学习任务中的计算消耗可以由CPU和GPU两者来承担。

    对于一些简单的机器学习任务或者规模较小的数据集,通常可以使用CPU来完成计算。CPU具有较强的通用计算能力,对于串行计算和一些简单的并行计算来说是足够的。

    而对于一些复杂的机器学习任务,如深度学习任务,通常需要使用GPU来加速计算。GPU在并行计算方面具有优势,可以同时处理大量的矩阵运算,从而加速模型的训练和推断过程。

    因此,当使用机器学习PAI ALink进行任务时,如果使用的是简单的机器学习算法或者规模较小的数据集,主要的计算消耗可能是CPU。而对于复杂的机器学习任务或者深度学习任务,主要的计算消耗可能是GPU。

    需要根据具体的任务和算法来选择适合的硬件资源,以获得更好的计算性能和效果。

  2. cpu—此回答来自钉群“Alink开源–用户群”