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    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设备又往往有力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题,AI模型的
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    列适合于深度学习,科学计算,CAE等;G系列适合于3D动画渲染,CAD等 功能描述 HPC与AI 强大的单精度与双精度计算能力 P2v实例 NVIDIA®Tesla®V100(NVLink)GPU,单卡单精度能力15 TFLOPS,双精度能力7.5 TFLOPS,深度学习场景优化120
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    作,并且提供AI Gallery功能,能够在市场内与其他开发者分享模型。 产品详情 帮助文档 数据准备 AI人工智能三要素包括数据、算法和力。数据的质量会影响模型的精度,大量高质量的数据更有可能训练出高精度AI模型。可参考数据准备与分析准备数据。 ModelArts数据准备全流程:
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