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。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点。因此针对IoT资源受限来自:百科
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低时延场景 深度学习 机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,其中训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低来自:百科
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华为云计算 云知识 “垃圾”回收算法的三个组成部分 “垃圾”回收算法的三个组成部分 时间:2021-03-09 17:34:57 AI开发平台 人工智能 开发语言环境 “垃圾”回收算法的三个组成部分: 1. 内存分配:给新建的对象分配空间 2. 垃圾识别:识别哪些对象是垃圾 3.来自:百科