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    一图了解边缘计算的基本知识

    随着互联网和计算机技术的发展,信息和数据呈现爆炸式增长的趋势,如何有效地处理和利用海量的信息并提高服务质量,已成为亟待解决的问题。在这种背景下,出现了云计算的概念。云计算作为并行计算、网格计算延伸的计算模式,受到了学术界和工业界的广泛关注。云计算将数据存储在云端,应用与服务存储在云端,通过发挥云服务器强大的数据处理和存储能力,来为用户提供便捷、可靠的服务。由于云服务器和终端设备物理位置之间的距离限制,集中处理和存储数据的云计算模式面临着延迟、带宽和能耗等方面的问题,我们需要新的解决方案来弥补云计算的不足,边缘计算就此诞生!

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    神经网络处理单元NPU技术介绍及开发要求

    神经网络处理单元(NPU)是一种创新的计算硬件,专为加速神经网络计算而设计。它摒弃了传统冯诺依曼架构的限制,转而采用“数据驱动并行计算”的方式,模拟人类神经元和突触的工作模式,以实现对数据的高效处理。NPU的架构允许其同时处理大量数据流,这使得它在处理视频、图像以及其他多媒体数据时展现出卓越的性能。与CPU和GPU相比,NPU通过优化的硬件结构和高并行度,实现了深度学习任务的加速,同时降低了功耗,使之成为移动设备、自动驾驶、医疗影像分析等领域AI技术实现的关键推手。NPU的高效能和低能耗特性,让人工智能技术得以在各种设备上实现实时处理,为用户提供了更快速、更智能的交互体验。

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    告别一步一步来,你们一起上好了

    随着互联网的高速发展,企业的数字化改革与精细化运营,均对数据库能力提出了越来越高的要求,数据分析能力、异构数据处理能力等愈发重要。公司各类报表整合,年终数据盘点,分析预测等越来越多的业务开始需要进行复杂查询。 并且,爆炸性的数据量增长也使得传统的数据库能力难以应对。企业的很多业务将对数据的实时性和效率性要求越来越高,想一想你的企业是否也是这样: 想!更早更快的在数据中识别和阻断漏洞,保证业务平稳运行; 想!更快更准的定位数据,提升服务效率; 想!更多更丰富的指标和计算口径,实现业务的快速增长; 但,多数的

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    给云计算泼冷水之时,不得不承认它确实做了这些事..

    云计算自“诞生”以来,业内不乏有唱衰的声音。技术的发展使得云计算早已脱胎换骨,从模糊的概念演进为切实的应用产品以及服务,云计算作为一种技术架构包含了虚拟化、自动化部署、分布式计算等技术,对外表现出了强大的并行计算性能、规模伸缩性和健壮性。如今云计算可以做的事情有很多,只有你想不到,没有它做不到。 大规模业务的迁移 如今,固定网络和移动网络有着更快的互联网速度,使互联网交付的应用更加便捷,这些应用其中包括如客户关系管理、娱乐流或大型多人在线游戏等。在最基本的层面上,这样一个庞大的服务范围可以迁移到云计算。 运

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    领券