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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模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。

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模型开发部署依赖昂贵的异构资源。传统的异构函数，CPU和XPU资源绑定分配，单一推理函数包含CPU和XPU操作，操作CPU时XPU空闲，操作XPU时CPU空闲，资源利用率低。元戎独创的纯XPU异构函数，CPU和XPU资源绑定解耦，用户可把不同类型资源的操作写成不同的函数，执行时分解到不同算力处理器上，无闲置资源。

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Serverless的无状态设计赋予了函数计算高度弹性化的扩展能力，然而也带来了难以避免的冷启动问题。消除Serverless函数的冷启动开销还是从降低函数冷启动率和加速实例启动过程两个角度综合入手。对于冷启动开销比较大的函数，在函数计算框架的设计机制中进行优化，尽量避免冷启动发生；当冷启

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