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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:百科接口多样化 支持多种硬件接口,如FE/GE,RS485/232,RFID etc;支持多种协议接口,如MQTT,Modbus,OPC etc。 硬件系列化 针对不同行业和场景,支持选用不同边缘硬件,包括基于鲲鹏、X86、ARM架构的各种硬件。 软件标准化 统一框架架构,与硬件松耦合。除了来自:专题
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