FP32 Scale：提供更高精度和灵活性，适合训练场景，特别是大模型指数型Scale：计算高效，适合推理和资源受限场景E8M0：不是一个标准FP8格式，而是描述指数缩放策略中使用8位指数、0位尾数的表示方法最佳实践：根据应用场景选择合适的缩放策略，训练关键阶段选用FP32 Scale，推理和非关键计算选用指数型Scale行业趋势：随着H200等新一代硬件支持更复杂的FP8操作，FP32 Scal

华为成为PyTorch基金会Premier会员，这是中国首个、全球第十个最高级别会员。2023年10月，PyTorch 2.1版本新增对昇腾NPU的支持，随后华为正式加入基金会。华为昇腾计算业务总裁表示将推动PyTorch生态发展，共建开源新生态。华为自2019年发布昇腾全栈方案后，持续深耕AI根技术，通过"硬件开放、软件开源"战略促进AI发展。此次合作标志着华为在开源生态建设

不同的算法模型对计算能力的要求不同，对于视频分析场景，通过业界主流ISV在该AI推理卡的测试结果来看，在每路视频的分辨率为不低于1080P，帧率不低于25帧，同屏检测目标数不低于5个的情况下，每路视频需要5.5T(INT8)的算力进行解析。参考业界流行的视频训练算法(表一、第四章)，训练一个模型需要2560TFLOPS FP16算力（8卡/周，单卡算力为320 TFLOPS FP16），运算时间为

FP32 Scale：提供更高精度和灵活性，适合训练场景，特别是大模型指数型Scale：计算高效，适合推理和资源受限场景E8M0：不是一个标准FP8格式，而是描述指数缩放策略中使用8位指数、0位尾数的表示方法最佳实践：根据应用场景选择合适的缩放策略，训练关键阶段选用FP32 Scale，推理和非关键计算选用指数型Scale行业趋势：随着H200等新一代硬件支持更复杂的FP8操作，FP32 Scal

华为成为PyTorch基金会Premier会员，这是中国首个、全球第十个最高级别会员。2023年10月，PyTorch 2.1版本新增对昇腾NPU的支持，随后华为正式加入基金会。华为昇腾计算业务总裁表示将推动PyTorch生态发展，共建开源新生态。华为自2019年发布昇腾全栈方案后，持续深耕AI根技术，通过"硬件开放、软件开源"战略促进AI发展。此次合作标志着华为在开源生态建设

华为成为PyTorch基金会Premier会员，这是中国首个、全球第十个最高级别会员。2023年10月，PyTorch 2.1版本新增对昇腾NPU的支持，随后华为正式加入基金会。华为昇腾计算业务总裁表示将推动PyTorch生态发展，共建开源新生态。华为自2019年发布昇腾全栈方案后，持续深耕AI根技术，通过"硬件开放、软件开源"战略促进AI发展。此次合作标志着华为在开源生态建设

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一般来说视频文件体积=(视频码率+音频码率[如果有])x时长/8单路视频24小时存储1天的计算公式∑(GB)＝码流大小（Mbps）÷8×3600秒×24小时×1天÷1024。（1920x1080）格式按8Mbps码流计算，存放1天的数据总容量8Mbps÷8×3600秒×24小时×（1天）÷1024＝84GB。（1280×720）格式按4Mbps码流计算，存放1天的数据总容量4Mbps÷8×3600

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文章目录1环境部署1.1系统安装：1.1.1安装前的检查：1.1.2安装系统1.1.3配置网络1.1.4升级CPLD-iBMC-BIOS-iBMA1.2环境检查与依赖安装1.2.1配置root登陆--Ubuntu需要1.2.2检查用户1.2.3上传离线包1.2.4更改apt源1.2.5安装依赖包1.3开发环境部署1.3.1安装python3.7.51.3.2安装TensorFlow1.4驱动安装1