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- 深度學習硬件需求 內(nèi)容精選 換一換
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低時延場景 深度學習 機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源,其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。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低來自:百科和統(tǒng)一認證服務等功能模塊,滿足企業(yè)在人工智能開發(fā)和部署過程中的各種需求。4. 支持多種計算資源和深度學習框架:AI Studio支持多種計算資源進行模型開發(fā)和訓練,同時支持多種深度學習框架,使企業(yè)能夠根據(jù)自身需求選擇最適合的計算資源和框架。5. 提供高效的數(shù)據(jù)標注平臺:AI St來自:專題
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來自:百科云知識 無狀態(tài)應用/有狀態(tài)應用對存儲的需求 無狀態(tài)應用/有狀態(tài)應用對存儲的需求 時間:2021-07-01 10:15:30 無狀態(tài)應用對存儲的需求: ①Volume與pod生命周期保持一致; ②Volume擁有獨立的生命周期。 有狀態(tài)應用對存儲的需求: ①Volume擁有獨立與pod的生命周期;來自:百科
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