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此之外，TBE也提供了TBE算子的融合能力，為神經網絡的優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應用場景 1、一般情況下，通過深度學習框架中的標準算子實現的神經網絡模型已經通過GPU或者其它類型神經網絡芯片做過訓練。如果將這個神經網絡模型繼續(xù)運行在昇騰AI處理器上時，希來自：百科![]()
站點布局。 2、邊云網絡：基于時延和丟包率實時探測的動態(tài)網絡選路。 應用加速 圖3 應用加速 場景特點 應用加速場景如游戲加速、App加速等，需要根據端到端時延要求，選擇靠近最終用戶的邊緣節(jié)點，并通過優(yōu)化端到端的網絡選路，降低端到端時延。 優(yōu)勢 彈性擴展：資源按需使用，批量業(yè)務創(chuàng)建，有效應對業(yè)務的突發(fā)增量需求。來自：專題![]()
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