算力要成为“即取即用”的社会级服务，需要聚合更广泛的算力资源，扩大总量，丰富类型。下列关于算力并网融合运营模式描述正确的是()。

A.在持续推进5G、算力网络、智慧中台建设的基础上，提供高速、移动、安全、泛在的“连接服务”

B.构建像水电一样，可“一点接入、即取即用”的算力服务

C.输出统一封装、灵活调用的“能力服务”

D.持续推进连接、算力、能力有机融台、体共生，实现网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及打造电信运营商价值增长的

A.在持续推进5

B.算力网络、智慧中台建设的基础上，提供高速、移动、安全、泛在的“连接服务”

C.构建像水电一样，可“一点接入、即取即用”的“算力服务

D.输出统一封装、灵活调用的“能力服务”

E.持续推进连接、算力、能力有机融合、一体共生，实现网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及，打造电信运营商价值增长的新模式

A.在持续推进5G、算力网络、智慧中台建设的基础上，提供高速、移动、安全、泛在的“连接服务”

B.构建像水电一样，可“一点接入、即取即用”的“算力服务”

C.输出统一封装、灵活调用的“能力服务”

D.持续推进连接、算力、能力有机融合、一体共生，实现网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及，打造电信运营商价值增长的新模式

A.动态控制

B.企业入云业务

C.东视西渲、东数西训

D.东数西存、社会算力并网

A.对

B.错

A.算网大脑可根据客户对于传输训练数据和返回训练结果的网络隔离和带宽保障的需求，配置客户接入智算中心的网络连接

B.算网大脑可向社会中的超算/智算中心开放网络能力

C.智能计算(超算智算类)业务场景通过利用社会的超算/智算中心云为用户提供智能计算服务

D.算网大脑结合训练任务和数据量，选取所需CPU、存储等资源进行开通

A.多要表融台能力供给

B.算网一体化服务支撑

C.跨层跨区域融通

B．超强芯片算力下模型执行的挑战: 内存墙问题、交互开销大、数据供给难。部分在 Host 执行，部分在 Device 执行， 交互开销甚至远大于执行开销，导致加速器占用率低

C．MindSpore 通过面向芯片的深度图优化技术，同步等待少，最大化数据计算通 信的并行度，训练性能相比 Host 侧图调度方式持平

D．超强芯片算力下分布式梯度聚合的挑战:ReslNet50 单迭代 20ms 时间时会产生中 心控制的同步开销和频繁同步的通信开销。传统方法需要 3 次同步完成 A11 Reduce, 数据驱动方法自主 A11 Reduce, 无控制开销

A.在算力网络的起步阶段(一阶段)，算网大脑主要负责算力和网络的跨域、跨专业协同拉通，实现算网资源协同编排，面向上层业务统一交付算网资源。

B.在算力网络起步阶段(一阶段)，暂时没有算网大脑，算力域和网络域各自编排，主要是通过上层运营系统协同调用，实现算网服务的统一交付。

C.在算力网络的跨越阶段(三阶段)，算网大脑智慧能力持续提升，将AI和大数据融入基因之中，实现数据自采集、自分析、自学习、自升级的智能化闭环。“算网大脑”通过意图引擎智能感知、分析业务需求，提供“智能极简”的算网服务。

D.在算力网络的发展阶段(二阶段)，通过算网大脑对算网原子服务能力进行组合和封装，实现算网资源的数据统一纳管，服务灵活编排，实现算网资源敏捷供给和确定性质量保证。

A.容器

B.本地裸盘

C.裸金属

D.函数计算

A.MindSpore通过梯度数据驱动的自适应图优化,实现去中心化的自主A11Reduce梯度聚合步调一致,计算与通信充分流水

B.超强芯片算力下模型执行的挑战内存墙问题、交互开销大、数据供给难。部分在Host执行,部分在Device执行交互开销甚至远大于执行开销,导致加速器占用率低

C.MindSpore通过面向芯片的深度图优化技术,同步等待少,最大化“数据计算通”的并行度,训练性能相比Host侧图调度方式持平

D.超强芯片算力下分布式梯度聚合的挑战:ReslNet58单选代26ms时间时会产生中心控制的同步开销和频繁同步的通信开销。传统方法需要3次同步完成A11Reduce,数据驱动方法自主A11Reduce,无控制开销