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希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路,滿足機器學習中海量計算和極低時延的要求。因此,F(xiàn)PGA在滿足機器學習的硬件需求上提供極具吸引力的替代方案。 基因組學研究:通過基來自:百科云知識 云遷移規(guī)劃設計階段概況 云遷移規(guī)劃設計階段概況 時間:2021-01-29 09:25:09 “四階17步”的第二個階段,主要是根據(jù)實際需求進行方案定制和編寫。過程包含:上云方案設計、遷移方案設計、功能和性能驗證、操作手冊制定、制定實施計劃。 遷移規(guī)劃設計工作細分 制定整批來自:百科
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