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计算加速型实例如何应用?
出现了GPU和FPGA服务,甚至后续的AISC服务,这里要重点提一下GPU和FPGA,GPU主要是用在一些计算精度要求比较高,单精度、双精度达到64bit 18G的浮点每秒的一些计算。 FPGA相对于GPU来说,它最重要的特点就是时延非常好。FPGA芯片的架构,它的控制模块本身就是分布在各个计算模块里面的,
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KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50%
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GPU加速云服务器的优势
GACS)能够提供优秀的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习,科学计算,CAE等;G系列适合于3D动画渲染,CAD等。 产品优势 灵活多样 G系列G3/G1提供多种显存,满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例,满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景。
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