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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。 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来自:百科
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(SDK)。SDK 包括应用示例、硬件抽象接口、加速器抽象接口、加速器驱动和runtime、版本管理工具等必备工具。通过加速器抽象接口实现硬件加速器和驱动的透明化,您的应用即可像调用软件函数库一样调用硬件加速器,让您方便快捷的开发基于硬件加速器的高性能应用。 FPGA硬件配置 每个FPGA云服来自:百科8、状态监控:支持监控边缘节点的CPU、内存等状态,监控应用运行状态。 9、系列化硬件:IoT边缘与硬件解耦,支持部署系列化硬件,部署要求参考硬件规格,已经支持的硬件包括Atlas500等。伙伴可以给自己硬件设备申请华为认证和测试。 边缘集成: 1、第三方应用:支持第三方应用的远程部署与管理,通过集成Module来自:百科
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”,是依赖现场部署的硬件作为边缘节点,进行主动的数据采集。最后,通过边缘节点的数据采集能力,就近接入设备,提取有用的数据信息,从而实现设备的管理、智能控制、 数据治理 。可以参考数据采集配置指南。 部署形态 IoTEdge倡导“软硬件解耦”的原则,不依赖具体硬件型号,提供兼容性强的软来自:专题的过程中,对数据进行处理。 例如在梯联网行业,智能电梯的数据,实时传入到 MRS 的流式集群中进行实时告警。 图3梯联网行业低时延流式处理场景 该场景下MRS的优势如下所示。 实时数据采集:利用Flume实现实时数据采集,并提供丰富的采集和存储连接方式。 海量的数据源接入:利用Kafka实现万级别的电梯数据的实时接入。来自:百科