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想选择。 机器学习:机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,其中训练过程需要处理海量的数据,推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中, FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势,可针对不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来自:百科Pi1实例,满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境,全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、DirectX;P系列支持CUDA、OpenCL 完善的生态环境,全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、来自:专题
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(微)服务中实现数据的垂直切分; l 通过API,重用云原生公共服务提供的基础能力和架构能力:内部每个(微)服务须充分利用云原生的公共服务提供底层基础能力,例如微服务管控与生命周期管理服务、数据库服务、消息队列服务、缓存服务等;内部每个(微)服务须充分利用应用与 资源编排 服务,实现部署、配置自动化;来自:百科