由西门子企业门拓赞助
将机器学习推向边缘对功率和性能有关键的要求。使用现成的解决方案是不实际的。cpu速度太慢，gpu / tpu价格昂贵，耗电量过大，甚至通用的机器学习加速器也可能过度构建，而不是最优的耗电量。在本文中，了解创建新的功率/内存高效硬件架构，以满足下一代机器学习硬件的边缘需求。
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将机器学习推向边缘对功率和性能有关键的要求。使用现成的解决方案是不实际的。cpu速度太慢，gpu / tpu价格昂贵，耗电量过大，甚至通用的机器学习加速器也可能过度构建，而不是最优的耗电量。在本文中，了解创建新的功率/内存高效硬件架构，以满足下一代机器学习硬件的边缘需求。
