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SAP NetWeaver的分散配置如图1所示。 此部署方法由多个SAP实例组成，一个SAP实例是一系列同时启动和终止的过程。 在分布式系统中，所有实例都在独立的云服务中运行。 主要包括abapcentralservicesinstance (ascs实例) saphanadatabaseinstance (db实例) Pr )实例
它是基于DevCloud实践创建的，用于帮助已经掌握或想掌握Git的开发人员，更好地应用Git，更好地组合应用Git和DevCloud。 狭义上，版本管理系统是软件项目开发过程中管理代码所有修订版的软件，可以存储、跟踪文件的修改历史，记录多个版本的开发和维护，并保存实际上对项目有用的文档版本控制
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在深度学习中，数据集和参数的规模越大，培训所需的时间和硬件资源就越多，最终成为制约培训的瓶颈。 分布式并行训练是降低内存、计算性能等硬件需求和进行训练的重要优化手段。 在大型AI培训集群中，分布式并行培训通常以数据并行方式进行。 数据并行是指每个设备使用相同的模型、不同的训练样本，并且需要针对每个设备计算的梯度数据
如图1所示，SAP NetWeaver分布式HA部署方案由多个SAP实例组成，一个SAP实例是一系列同时启动和终止的过程。 在分布式HA系统中，所有实例都在独立的云服务中运行。 主要包括ascs实例(ascs实例) enqueuereplicationserverinstance (databa )实例
分布式文件和FTP服务器详细信息
在大型AI培训集群中，通常以数据并行方式完成培训。 数据并行是指每个设备使用相同的模型、不同的训练样本，需要对每个设备计算的梯度数据进行聚合，然后更新参数。 按梯度集成方式分类，数据并行化的主流实现有PS-workers架构和AllReduce集合通信两种，支持Ascend平台两种。 详细的使用说明请参考AllReduce机架
在深度学习中，数据集和参数的规模越大，培训所需的时间和硬件资源就越多，最终成为制约培训的瓶颈。 分布式并行训练可以降低对内存、计算性能等硬件的需求，是进行训练的重要优化手段。 分布式训练是通过一定的方法将计算任务分割成不同的加速芯片来加快模型的训练速度，在分割的计算任务之间通过集合通信进行信息的聚合和交换，实现整个训练任务的
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