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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,可实现来自:百科S/4HANA、Business Suite on HANA、Business Warehouse on HANA和大数据处理,例如Apache Spark。 适用场景: E3型:开启超线程,同时支持OLAP和OLTP场景。 E2型:主要针对OLAP场景,如内存数据库(如SAP HANA SoH)、高性能数据库以及分布式内存缓存等应用。来自:百科
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