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FPGA加速型的使用场景
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。
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Python的优势与不足是什么?
Python第一个优势在于语法优雅简单,Python写起来就像写英文一样,可读性非常高,清晰易懂。比较容易理解。 第二个优势是编程范式,它支持很多编程范式,面向过程、面向对象,它还支持函数式编程。 第三点优势是Python的一个动态解释性, Python代码是不需要编译的,可以直接由Python解释
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