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LiteAI四大"杀手锏",解锁物联网智能设备AI开发难关
l 针对IoT设备内存空间小的问题,LiteAI应用了模型量化技术,将模型参数从32比特浮点量化到8比特定点,实现75%模型压缩;实现更合理的内存管理算法,最大化内存复用率,绝大部分场景下达到内存使用下限值;提供模型压缩及聚类算法供开发者选择,进一步减少内存占用。 l Lite
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DCS | 分布式缓存服务实例规格介绍
单机:因系统开销占用一部分资源,Redis单机实例可用内存比实例规格略小;允许客户端同时连接的个数从50,000到60,000;数据库每秒执行的命令数QPS从50,000到100,000. 主备:需要预留持久化的内存,部分规格的实际可使用与单机实例相比略少;主备实例可以调整实例可用内存,以更好地支持数据持久化、主从同步等后台任务。
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