如何优化机器学习设计与cpu、gpu和需求方。
设备内置机器学习(ML)处理已经发生在超过40亿智能手机。采用连接设备的持续增长指数,结果数据爆炸意味着云处理可能很快成为一个昂贵的和高延迟的奢侈品。
手臂毫升处理器定义毫升推断未来的边缘,使智能设备独立做决定基于本地数据。开发人员可以很容易地满足明天的用例的需求而创造今天的电力,优化用户体验通过效率和灵活性。
本白皮书检查处理器的优化设计,以及如何实现大规模提升效率与cpu相比,gpu和需求方。
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