TACO Train AI 训练加速引擎和 TACO Infer AI 推理加速引擎通过软硬件协同优化，屏蔽底层硬件差异，适配 CPU、GPU、NPU 等不同加速硬件，降低用户使用计算资源的学习成本的同时提高计算效能。
TACO Train AI 训练加速引擎优势
多层级深度优化加速
提供从自底向上的网络通信、分布式策略及训练框架等多层级的优化加速组件，用户可以根据需要选择适配。
支持无侵入式业务迁移
HARP、LightCC 等优化技术支持插件式集成，无需业务代码改动，即可加速分布式训练业务。
灵活扩展分布式训练场景
支持大规模多机多卡分布式训练场景，提高加速比和模型迭代效率。
训练性能提升数据
TencentTensorflow（以下简称 TTF）动态 Embedding 在某推荐业务上对 AUC 的提升效果：n
TTF XLA 在某游戏业务上的性能加速效果：n
在腾讯云50G VPC 环境下，ResNet50的多机训练加速效果：n
在腾讯云50G VPC 环境下，Transformer 的多机训练加速效果：n
在腾讯云50G VPC 环境下，BERT-Base 的多机训练加速效果：n
TACO Infer AI 推理加速引擎优势
部署简洁
TACO Infer 仅有一行简洁的优化接口，不会改变用户的模型格式。用户可以保持其一贯的使用和部署习惯，并提供插件式的第三方开发接口，支持适配不同业务场景。
软硬件兼容
支持多种框架模型和多种加速硬件，可运行在虚拟机、物理机、容器等各种环境。
一站式解决推理部署相关优化依赖
集成硬件厂商的定向开源的加速方案，整合先进的编译优化、图优化和算子优化技术。
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