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如何让深度学习在手机应用上也能加速跑?看完这篇文章你就知道了

目前使用了深度学习技术的移动应用通常都是直接依赖云服务器来完成DNN所有的计算操作,但这样做的缺点在于移动设备与云服务器之间的数据传输带来的代价并不小(表现在系统延迟时间和移动设备的电量消耗);目前移动设备对DNN通常都具备一定的计算能力,尽管计算性能不如云服务器但避免了数据传输的开销。 论文作者提出了一种基于模型网络层为粒度的切割方法,将DNN需要的计算量切分开并充分利用云服务器和移动设备的硬件资源进行延迟时间和电量消耗这两方面的优化。Neurosurgeon很形象地描述了这种切割方法:向外科医生

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【犀牛鸟论道】揭秘腾讯云网络优化型实例N1:450w PPS网络转发性能如何实现?

云计算正在经历全新的变革,在强大的计算力之上,业务场景正在驱动技术的创新与变革。9月25日,腾讯云正式发布第三代云服务器(CVM)矩阵,最新的计算、存储、网络和异构计算实例首次亮相。截至目前,腾讯云提供的云服务器(CVM)矩阵包含了26款实例,全面覆盖电商、视频、游戏、金融、基因测序、智能语音、汽车、医疗、物联网等192种业务场景,开启全行业的计算提速。 腾讯云正式发布第三代云服务器矩阵,新推出网络优化型N1等在内的多款实例。 相比标准型、高IO型、内存型、计算型和FPGA型等实例类型,网络优化型N1实例采

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