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将AI与低代码平台融合广泛应用到各个业务场景，成为企业提升竞争力的关键所在。 据Gartner预测2029年全球80%的企业将使用低代码平台开发核心应用，AI增强开发是加速LCAP市场增长的主要趋势。 然而，在实际智能化开发过程中，企业往往面临以下困难： 大模型部署成本高，行业定制复杂来自：百科理想选择。 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
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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。来自：百科![]()
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支持GPU Direct技术，实现GPU之间的直接通信；搭载NvLink技术，使GPU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来自：百科![]()
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