FPGA 運算服務器解決方案SEARCH AGGREGATION
回答:1.數據量太大，比如上億，就用oracle，優點上億數據對Oracle來說輕飄飄的，也不用太多優化配置，缺點安裝比較麻煩，上手比較慢。2.數據量較大，比如千萬級，用postgresql，它號稱對標Oracle，處理千萬級數據還是可以的，也是易學易用。3.數據量一般，比如百萬級，用mysql，這個級別的數據量mysql處理還是比較快的。4.數據量較小，比如十萬以下，sqlite、access都可以。...
yearsj
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回答:AI人工智能絕對會成為未來最大的變革之一，但是這能否成為一種趨勢我持懷疑態度。因為AI技術需要的數據樣本和硬件投入都是非常高規格的，只有那些滲透到生活場景中的大型科技公司才有能力去經營這一事業。放一組資料：2014年，Facebook的DeepFace人臉庫包含了4030位樣本人物的4400萬張圖，算法方面由多達8層網絡、1.2億訓練參數的系統來支持。而谷歌的FaceNet數據庫規模更大，容量為來...
chengtao1633
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...類型的計算單元都可以執行自己最山擅長的任務。CPU雖然運算不行，但是擅長管理和調度，比如讀取數據，管理文件，人機交互等，例程多，輔助工具也很多；GPU管理更弱，運算更強，但由于是多進程并發，更適合整塊數據進行...
...量。從雙精度浮點到單精度浮點，再到定點處理。而定點運算卻是FPGA的傳統優勢，相比于GPU，FPGA內部配備了眾多的定點處理單元，甚至整個FPGA芯片內部邏輯資源全部可以配置成定點處理單元，進而具備了超高的頂點運算能力。...
...于 2016 年 1 月設計出一套基于 DPU 的一整套深度學習硬件解決方案，包括 DPU 的芯片架構、DPU 編譯器、硬件模塊（訂制的 PCB 板）三部分。針對 FPGA 2017 較佳論文以及深鑒科技，AI科技評論采訪了深鑒科技 CEO 姚頌。AI科技評論：絕...
...架，如 TensorFlow、MXNet、Caffe 和 PyTorch，支持在有限類型的服務器級 GPU 設備上獲得加速，這種支持依賴于高度特化、供應商特定的 GPU 庫。然而，專用深度學習加速器的種類越來越多，這意味著現代編譯器與框架越來越難以覆蓋...
...度學習算法來構建模型，在根據模型來開發對應的軟硬件解決方案。而無論是訓練AI模型還是利用AI模型來進行推理判斷，強大的運算能力都是必不可少的。AI兩端的不同景象在模型訓練方面，由于輸入的數據類型和使用的DL／ML...
一舉推出兩個系統硬件加速產品、兩個IP庫、三大解決方案，滿足數據和模型規模不斷擴大的需求，助力深度學習模型高效運轉4月17日，致力于提供異構計算加速整體解決方案、業界領先的異構加速和業務卸載方案廠商——杭州...
...LOCK）的驅動下工作，內部集成了+1.1V參考電壓(+1.10V REF)、運算放大器、電流源（CURRENT SOURCE ARRAY）和鎖存器（LATCHES）。兩個電流輸出端IOUTA和IOUTB為一對差分電流，當輸入數據為0（DB9DB0=10’h000）時，IOUTA的輸出電流為0，而IOUTB的...
FPGA云服務，作為云計算產品中一種新型的行業解決方案，具有性能優越、開發便捷、計費靈活等紅利，加之其具有低延遲，高吞吐等能力，在基因、人工智能、金融等計算密集型領域得到廣泛使用。2017年1月，騰訊云推出國內首...
...影響視圖片質量。F1 實例是滿足這些應用程序要求的理想解決方案。對JPEG 格式圖片轉成 WEBP 格式圖片進行測試對比，測試圖片大小為 853x640，FPGA 云服務器處理延時相比 CPU 服務器降低20倍，FPGA 云服務器處理性能是 CPU 服務器的6...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
鄒立鵬
李濤
zoomdong
Tony_Zby
