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“一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看，ModelArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发来自：百科统一技能开发平台 软硬协同优化，统一的Skill开发框架，封装基础组件，支持常用深度学习模型。 3.跨平台设计 支持Ascend芯片、海思35xx系列芯片以及其他市场主流芯片，可覆盖主流监控场景需求。 针对端侧芯片提供模型转换和算法优化。 4.丰富的技能市场 技能市场预置了多种技能来自：百科
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至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的 OBS 路径中，供用户下载。 是否支持图像分割任务的训练？ 支持。您可以使用以下三种方式实现图像分割任务的训练。 您可以在AI Gallery订阅相关图像分割任务算法，并使用订阅算法完成训练。 如果您在本地使来自：专题![]()
KeyDB KeyDB是Redis的高性能分支，专注于多线程、内存效率和高吞吐量，将Redis原来的主线程拆分成了多个worker线程。每个worker线程都负责监听端口、accept请求、读取数据和解析协议，实现了Redis真正的多线程。 开源KeyDB 企业版&基础版能力对比 D CS 基础版来自：专题![]()
高性能架构 基于DPDK的高性能交互框架，支持流计算模型，支持数据流并发，主要用于RTL开发场景，满足用户高带宽低时延的要求。 通用型架构 基于SDAccel的通用型交互框架，支持块计算模块，支持Xilinx SGDMA数据传输框架，主要用于高级语言开发或已有算法移植，满足用户快速上线的需求。来自：百科![]()
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型不能直接在设备上运行起来。这就意味着，开发者还得有一套对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外，目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法，不过真正用到实际产品中却要面临计算量大，内存占用高，算法延时长的问题，而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特来自：百科![]()
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、更大的网络吞吐量赋予C6s更高的数据传输效率，使其处理高负载、多线程、大数据量计算的业务游刃有余。 安全层面，C6s默认集成 企业主机安全 服务，其中账户暴力破解防护功能提供快速暴力破解检测算法与慢速暴力破解检测算法，以及全网IP黑名单，能够三位一体的有效阻止账户暴力破解攻击。并且来自：百科![]()
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支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架，提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXN来自：百科![]()
KeyDB是Redis的高性能分支，专注于多线程、内存效率和高吞吐量，首次实现了Redis真正的“多线程”，且对Redis100%兼容。 KeyDB将Redis原来的主线程拆分成了多个worker线程。每个worker线程都负责监听端口，accept请求，读取数据和解析协议，是“真正的多线程”。 KeyDB来自：专题![]()
容器安全 镜像服务 镜像 AI容器用Serverless的方式提供算力，极大方便算法科学家进行训练和推理。 AI容器原生支持TF，Caffe，MXNET，pytorh，mindspore等主流的训练框架。 AI容器通过拓扑亲和性调度，调度任务时将GPU间网络和存储状态也考虑在内，保来自：百科![]()
费者 RabbitMQ的流控基于Credit-Based算法，是内部被动触发的保护机制，作用于生产者层面 消息顺序性 单队列（queue）内有序 支持单分区（partition）级别的顺序性。 不支持，需要单线程发送、单线程消费并且不采用延迟队列、优先级队列等一些高级功能整体配合，才能实现消息有序来自：专题![]()
向导式开发提升模型开发效率，开放协同支持多框架 从数据准备，特征提取，模型训练，到上线发布，提供端到端的IDE向导式开发环境，提升模型开发效率；支持各种主流算法框架，如Tensorflow，Spark ML，Caffe，MXNet等 云上推理验证 提供模型云端运行框架环境，用户可以在线验证模型推来自：百科
