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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低时延的要求。因此,FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供具有吸引力的替代方案 优势来自:百科2、了解机器学习、深度学习、强化学习基础与实践; 3、了解AutoML相关概念和前沿技术; 4、了解Vega的架构和算法及网络人工智能平台的使用方法; 5、了解电信领域业务的问题和挑战,及AutoML技术在电信领域中的应用; 6、了解网络人工智能的在线课程体系及快速模型开发的技巧;来自:百科
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领域都有海量数据的处理,该领域需要硬件加速来解决生物计算量的性能瓶颈。FPGA云服务器提供的强大的可编程的硬件计算能力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求。 金融风险分析:金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求,比如基于 定价 树模型的金融计算、高频金融来自:百科15:46:18 繁多的AI工具安装配置、数据准备、模型训练慢等是困扰AI工程师的诸多难题。为解决这个难题,将一站式的 AI开发平台 (ModelArts)提供给开发者,从数据准备到算法开发、模型训练,最后把模型部署起来,集成到生产环境。一站式完成所有任务。ModelArts的功能总览如下图所示。来自:百科