回答:1.数据量太大，比如上亿，就用oracle，优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的，也不用太多优化配置，缺点安装比较麻烦，上手比较慢。2.数据量较大，比如千万级，用postgresql，它号称对标Oracle，处理千万级数据还是可以的，也是易学易用。3.数据量一般，比如百万级，用mysql，这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。4.数据量较小，比如十万以下，sqlite、access都可以。...
yearsj
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回答:AI人工智能绝对会成为未来最大的变革之一，但是这能否成为一种趋势我持怀疑态度。因为AI技术需要的数据样本和硬件投入都是非常高规格的，只有那些渗透到生活场景中的大型科技公司才有能力去经营这一事业。放一组资料：2014年，Facebook的DeepFace人脸库包含了4030位样本人物的4400万张图，算法方面由多达8层网络、1.2亿训练参数的系统来支持。而谷歌的FaceNet数据库规模更大，容量为来...
chengtao1633
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...类型的计算单元都可以执行自己最山擅长的任务。CPU虽然运算不行，但是擅长管理和调度，比如读取数据，管理文件，人机交互等，例程多，辅助工具也很多；GPU管理更弱，运算更强，但由于是多进程并发，更适合整块数据进行...
...量。从双精度浮点到单精度浮点，再到定点处理。而定点运算却是FPGA的传统优势，相比于GPU，FPGA内部配备了众多的定点处理单元，甚至整个FPGA芯片内部逻辑资源全部可以配置成定点处理单元，进而具备了超高的顶点运算能力。...
...于 2016 年 1 月设计出一套基于 DPU 的一整套深度学习硬件解决方案，包括 DPU 的芯片架构、DPU 编译器、硬件模块（订制的 PCB 板）三部分。针对 FPGA 2017 较佳论文以及深鉴科技，AI科技评论采访了深鉴科技 CEO 姚颂。AI科技评论：绝...
...架，如 TensorFlow、MXNet、Caffe 和 PyTorch，支持在有限类型的服务器级 GPU 设备上获得加速，这种支持依赖于高度特化、供应商特定的 GPU 库。然而，专用深度学习加速器的种类越来越多，这意味着现代编译器与框架越来越难以覆盖...
...度学习算法来构建模型，在根据模型来开发对应的软硬件解决方案。而无论是训练AI模型还是利用AI模型来进行推理判断，强大的运算能力都是必不可少的。AI两端的不同景象在模型训练方面，由于输入的数据类型和使用的DL／ML...
一举推出两个系统硬件加速产品、两个IP库、三大解决方案，满足数据和模型规模不断扩大的需求，助力深度学习模型高效运转4月17日，致力于提供异构计算加速整体解决方案、业界领先的异构加速和业务卸载方案厂商——杭州...
...LOCK）的驱动下工作，内部集成了+1.1V参考电压(+1.10V REF)、运算放大器、电流源（CURRENT SOURCE ARRAY）和锁存器（LATCHES）。两个电流输出端IOUTA和IOUTB为一对差分电流，当输入数据为0（DB9DB0=10’h000）时，IOUTA的输出电流为0，而IOUTB的...
FPGA云服务，作为云计算产品中一种新型的行业解决方案，具有性能优越、开发便捷、计费灵活等红利，加之其具有低延迟，高吞吐等能力，在基因、人工智能、金融等计算密集型领域得到广泛使用。2017年1月，腾讯云推出国内首...
...影响视图片质量。F1 实例是满足这些应用程序要求的理想解决方案。对JPEG 格式图片转成 WEBP 格式图片进行测试对比，测试图片大小为 853x640，FPGA 云服务器处理延时相比 CPU 服务器降低20倍，FPGA 云服务器处理性能是 CPU 服务器的6...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
邹立鹏
李涛
zoomdong
Tony_Zby
