資料介紹
訓練和推理需要大規(guī)模計算使用昂貴且耗電的 GPU 的資源。因此,深度學習是在云中執(zhí)行的,或者在大型本地數(shù)據(jù)中心中。訓練新模型需要完成的天數(shù)和周數(shù)以及推理查詢遭受往返延誤的長時間延誤從云中。然而,輸入到云系統(tǒng)中的數(shù)據(jù),對于更新訓練模型和推理查詢是主要在邊緣生成——在商店、工廠、終端、辦公樓、醫(yī)院、城市設(shè)施、5G小區(qū)站點、車輛、農(nóng)場、家庭和手持移動設(shè)備設(shè)備。將快速增長的數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶蛷脑苹驍?shù)據(jù)中心導(dǎo)致不可持續(xù)網(wǎng)絡(luò)帶寬,成本高,響應(yīng)速度慢,以及損害數(shù)據(jù)隱私和安全降低設(shè)備自主性和應(yīng)用程序可靠性。
Deep-AI開發(fā)了一種獨特,集成和高效的訓練和推理深度學習解決方案邊緣。借助 Deep-AI,應(yīng)用程序開發(fā)人員可以部署具有實時功能的集成訓練推理解決方案重新訓練他們的模型,同時在線推理同一設(shè)備。
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