为深度学习提供加速引擎
深度学习（Deep Learning）是一种多层计算模型，可以对复杂输入进行建模，在图像分类、语音识别、自然语言处理中取得了成果，FPGA 实例由于其细粒度并行的硬件特性，非常适合小批量数据的深度学习预测过程，以低功耗、低延迟、高性能著称，以 AlexNet 模型为例，使用 FPGA计算实例进行图片类别预测，速度比仅用CPU的普通实例快 8~15 倍。
能够解决
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能够解决
图像识别、语音识别、文字识别、机器翻译、人脸识别、车辆识别、物体分类等
解决方案整合
高速通道、NAT 网关、OSS、NAS多种产品可组合
推荐搭配使用
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