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LiteAI四大"杀手锏",解锁物联网智能设备AI开发难关
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 LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速、循环
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GaussDB(DWS)的高性能体现在哪里
本。 能够根据数据特征自适应选择压缩算法,平均压缩比7:1。压缩数据可直接访问,对业务透明,极大缩短历史数据访问的准备时间。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证,尽在
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对Gorilla压缩算法进行了优化,将可以无损转换的数值转为整数,再根据数据特点,选择最合适的数据压缩算法。 String数据类型:采用了压缩效率更好的ZSTD压缩算法,并根据待压缩数据的Length使用不同Level的编码方法。 Timestamp数据类型:采用差量压缩方法,最后还
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BoostKit大数据使能套件:Spark机器学习算法,实现数据处理倍级性能提升
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华为好望商城丨算法商与集成商,跨产业链天堑的亲密握手
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大V讲堂——能耗高效的深度学习
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