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线模型的加载和执行都需要流程编排器进行统筹。流程编排器向开发者提供用于深度学习计算的开发平台，包含计算资源、运行框架以及相关配套工具等，让开发者可以便捷高效的编写在特定硬件设备上运行的人工智能应用程序，负责对模型的生成、加载和运算的调度。在L2层将神经网络的原始模型转化成最终可以来自：百科
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促销活动中，出现爆发性的用户访问和下单请求时可能会出现如下问题 CPU飙升：序列化和反序列化、高频日志输出、大量反射的应用是CPU飙高的主要原因。而大多数核心的业务对请求响应时间又有着比较严格的要求，这就对单实例的CPU性能提出了严格的要求。 磁盘IO瓶颈：为了提升活动留存效果，数据埋点和用来自：百科![]()
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数据库实例性能规格选择 独享型 完全独享的CPU和内存，性能长期稳定，不会因为物理机上其它实例的行为而受到影响，适用于对性能稳定性要求较高的应用场景。 通用型 与同一物理机上的其他通用型规格实例共享CPU资源，通过资源复用换取CPU使用率最大化，性价比较高，适用于对性能稳定性要求较低的应用场景。 数据库连接来自：专题![]()
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FPGA与CPU集成， 其中CPU处理复杂运算， FPGA处理不规则的并行计算， FPGA属于真正的并行实行，不同的处理操作无需竞争相同的资源。 每个独立的处理任务都配有专用的芯片部分，能在不受其它逻辑块的影响下自主运作。 FPGA实例应用场景包含基因计算、金融分析、深度学习、大数据来自：百科
