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FPGA加速型的使用场景
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。
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FPGA加速型高性能架构弹性云服务器规格及使用场景
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。
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MapReduce
,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”,及他们的主要思想,都是从函数式编程语言借来的,还有从矢量编程语言借来的特性。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(化
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