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LiteAI四大"杀手锏",解锁物联网智能设备AI开发难关
还得有一套对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外,目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法,不过真正用到实际产品中却要面临计算量大,内存占用高,算法延时长的问题,而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题,AI模型的压
来自:百科 -
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智能的实现需要大量的基础设施资源,包括高性能算力,高速存储和网络带宽等基础设施,即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座,让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI,到今天人人谈论的大模型,自动驾驶,我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长,对存储基础设施也带来全新的挑战。
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