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    2、减少数据的冗余度:同文件系统相比,由于数据库实现了数据共享,从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据,减少了数据冗余,维护了数据的一致性。 3、保持数据的独立性:数据的独立性包括逻辑独立性(数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立)和物理独立性(数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构)。
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    海量并行计算资源和高性能的基础设施服务,达到高性能计算和海量存储的要求,保障渲染效率。常用场景包括: 基因工程、游戏动画、生物制药的计算和存储系统。 渲染农场、动漫影视基地等公共渲染平台,以及影视等渲染平台。 高性能前端集群、Web服务器、高性能科学和工程应用、广告服务、视频编码和分布式分析。
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    同算法动态编程设计最匹配的硬件电路,满足机器学习中海量计算和极低时延的要求。因此,FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。 基因组学研究:通过基因测序和分析、生物和医疗信息等海量数据的快速分析,可实现精准医疗;同时在药物研发、分子育种等领域都有海量数据的处理,
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    U之间的数据传输效率提升5倍。数据传输实现高带宽、低时延,数据传输效率高,综合数据处理能力强 视频图像渲染 提供专业级视频图像渲染能力 视频渲染-GRID G1实例基于NVIDIA®Tesla®M60构建,采用NVIDIA GRID技术,提供工业级虚拟图形工作站 视频渲染-Pass-Through
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