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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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计算加速型P2v型GPU加速型弹性云服务器规格及功能介绍
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AI技术领域课程--机器学习
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计算加速型P2vs图形加速增强型弹性云服务器介绍
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输效率。能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学等领域都能表现出巨大的计算优势。 P2vs型弹性云服务器的规格 规格名称 vCPU 内存（GB） 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS）
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计算加速型P1型弹性云服务器规格及功能介绍
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优秀的超算生态：拥有完善的超算生态环境，用户可以构建灵活弹性、高性能、高性价比的计算平台。大量的HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P1实例上。 常规支持软件列表 P1型云服务器主要用于计算加速场景，例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模、地震分析等场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计
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