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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
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xen”和“__support_kvm”属性不共存。 __support_kvm_gpu_type String 表示该镜像是支持KVM虚拟化平台下的GPU类型,取值参考表3。 如果不支持KVM虚拟化下GPU类型,无需添加该属性。该属性与“__support_xen”和“__support_kvm”属性不共存。
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