HT72B-V电力仪表 安国大力应用人工智能bind_cpu_cores([0]"48-63，176-191" [1]"32-47，160-175" [2]"16-31，144-159" [3]"0-15，128-143"[4]"112-127，240-254" [5]"96-111，224-239" [6]"80-95，208-223" [7]"64-79，192-207")bind_mem([0]"3" [1]"2" [2]"1" [3]"0"[4]"7" [5]"6" [6]"5" [7]"4")测试环境准备完成，执行以下指令开始测试：激活环境变量：$ source config_NF5468A5.sh$ export CONTmlperf1.0-nvidia:image_classification
关于TO-247N封装产品关断动作的详细介绍，请参考Tech Web基础知识SiC功率元器件系列中的文章“低边开关关断时的Gate-Source间电压的动作”或应用指南的“关断时栅极信号的动作”
教程在Ubuntu20.04操作系统中下载并安装了R470.82.01版本的驱动 教程安装docker和nvidia-docker 通过以下命令构建容器镜像：$ cd $ export DATADIRhomedatamxnet_imagenet 
因此，会再次流过dVF_HSdt导致的电流ICGD，并产生负浪涌 而在TO-247N封装的产品中，这种正浪涌几乎观测不到 为了抑制这些浪涌，必须了解上一篇文章和本文中介绍过的栅-源电压的行为，并紧挨SiC MOSFET连接浪涌抑制电路作为对策 
HT72B-V电力仪表 安国大力应用人工智能$ export LOGDIRhomeresnet50执行测试脚本：$ .run_with_docker.sh 测试结果为21486 imagessec，也就是35分钟即可完成ResNet50模型的训练
