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- 基于FPGA的深度學習解決方案 內容精選 換一換
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來自：百科
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的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網絡。 3、數據高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經網絡 第4章來自：百科
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更好的訓練效果。 本次訓練所使用的經過數據增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經網絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經網絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經網絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數字化來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯網平臺來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
在瓶頸，FPGA云服務器可以提供更高性價比的媒體領域解決方案。 FPGA在媒體加速上面的應用，譬如說互聯網下的視頻轉碼，互聯網直播， AR,VR那種應用。這種場景要求在線，所以它的時延要求特別特別高。這里面有個關鍵的應用，每個FPGA里面有一個ip加速包，這個包是針對每個場景單獨來自：百科![]()
碼加速需求。 產品優(yōu)勢 完備的標準支持 華為云FPGA視頻編碼加速服務支持H.265，H.264編碼標準，并提供高畫質，高密度，低時延檔位的硬件編碼器支持多種應用場景，滿足客戶不同的編碼需求。 支持超高清 在4K超高清領域，硬件編碼器可以極大的提升視頻編碼的效率，華為云FPGA視頻編碼加速服務支持AV1，H來自：百科![]()
云知識 FPGA視頻轉碼加速服務的功能 FPGA視頻轉碼加速服務的功能 時間：2020-09-22 16:34:51 FPGA視頻轉碼加速服務支持H.265，H.264編碼標準，提供高畫質、高密度、低時延等檔位的FPGA硬件編碼器，支持直播，點播，短視頻等場景，滿足客戶不同的視頻編碼加速需求。來自：百科![]()
HPC保持一致，實現結果的高準確度。 GATK標準流程 支持從原始數據fastq到生成vcf/gvcf結果的BWA+GATK標準生信分析流程的FPGA加速，解決全過程的所有高密度計算的同時，提供標準的解決方案，方便客戶的使用。 豐富可靠的云存儲 提供豐富的大數據存儲，EVS/SF來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經網絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
硬件加速來解決生物計算量的性能瓶頸。FPGA云服務器提供的強大的可編程的硬件計算能力可以很好滿足海量生物數據快速計算的需求。 金融風險分析：金融行業(yè)對計算能力、基于超低時延和高吞吐能力的及時響應有很高的要求，比如基于 定價 樹模型的金融計算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風險來自：百科![]()
海量數據的處理，該領域需要硬件加速來解決生物計算量的性能瓶頸。FPGA云服務器提供的強大的可編程的硬件計算能力可以很好滿足海量生物數據快速計算的需求 優(yōu)勢 高吞吐量 高數據量處理性能提升 低時延 定制硬件電路加速基因算法，降低處理時延 金融分析 金融行業(yè)對計算能力、基于超低時延和來自：百科![]()
x16接口，吞吐量高達100Gbps；FPGA之間提供高達300Gbps的Mesh光互連網絡；每片提供64GB的DDR4，接口速率高達2133MHz。讓您的應用不再受限硬件配置 硬件加速器資源池 FPGA云服務的硬件加速資源以池化的形式呈現，我們像分配CPU資源一樣，按照您的需求分配合適的、經濟的FPGA資源。來自：百科![]()
領域都有海量數據的處理，該領域需要硬件加速來解決生物計算量的性能瓶頸。FPGA云服務器提供的強大的可編程的硬件計算能力可以很好滿足海量生物數據快速計算的需求。 金融風險分析：金融行業(yè)對計算能力、基于超低時延和高吞吐能力的及時響應有很高的要求，比如基于定價樹模型的金融計算、高頻金融來自：百科![]()
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支持BWA比對軟件的FPGA異構加速，顯著提升BWA計算效率，大大縮短數據比對時間。經測試30x人重測序數據(90GB)比對耗時從常規(guī)的20小時下降到2.5小時以內，且比對準確度完全一致。 單個樣本Germline遺傳變異檢測 支持GATK v3.8和GATK v4.0.6版本的Haplo來自：百科![]()
生物計算量的性能瓶頸。FPGA云服務器提供的強大的可編程的硬件計算能力可以很好滿足海量生物數據快速計算的需求。 金融風險分析：金融行業(yè)對計算能力、基于超低時延和高吞吐能力的及時響應有很高的要求，比如基于定價樹模型的金融計算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風險分析和決策、交來自：百科![]()
的性能瓶頸。FPGA云服務器提供的強大的可編程的硬件計算能力可以很好滿足海量生物數據快速計算的需求。 金融風險分析：金融行業(yè)對計算能力、基于超低時延和高吞吐能力的及時響應有很高的要求，比如基于定價樹模型的金融計算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風險分析和決策、交易安全保證來自：百科
