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Flyslice 菲数科技不同类型的应用负载可以被加载在两种甚至多种类型的处理器件上，以获得几倍至数十倍的性能增速，同时能够相应减少服务器的数量，降低功耗和服务器占用空间。 第一代异构计算的代表是CPU+GPGPU，大大弥补了CPU在浮点运算方面的能力。而第二代异构计算的发展使得FPGA开始从一个相对小众的市场渐渐迈进大众的视野。
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ADI （Analog Devices, Inc.） 亚德诺SoundMAX是一种技术规范，包含一系列技术，可以减低CPU的占用率，增加音效的临场感，甚至有用户将 SoundMAX 驱动改装，使之套用于非ADI产品中。中国业务亚德诺半导体技术（上海）有限公司
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Calumino 卡鲁米诺OEM模块包括CTS、低功耗CPU、AI和世界上最好的集成API。人工智能分析将热传感器数据转化为可操作的见解。为了向客户提供更高水平的洞察力和控制力，我们开发了先进的软件来支持我们的CTS。 害虫防治小动物感应和损害预防智能建筑隐私保护占用感应和节能控制安全和安保门禁和火灾探测老年人护理跌倒检测和生活模式工业资产监控和异常检测
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NEBULA MATRIX 星云智联使命和愿景数据流量爆发式增长，算力网络从以CPU为中心转向以DPU为中心。 超越摩尔定律，数据中心基础架构迎来颠覆性变革，DPU架构正在成为核心引擎。 虚拟机场景针对虚拟机场景下，HOST部署OVS网络转发性能差、VM性能隔离不足、热迁移方案复杂、HOST资源占用率高等难题， 星云智联DPU解决方案有如下优势：星云智联DPU解决方案，在如下方面实现了业界领先 解决方案星云智联首款DPU产品NebulaX D1055AS，聚焦云计算的裸金属、虚机、容器等场景，实现网络与存储卸载与加速，提升业务性能，节省主机CPU，简化IaaS运维。 占用率支持安全规则、ConnTrack、流量管控和硬件防攻击，提升边缘云安全性NVMe存储解决方案场景介绍伴随数据的海量产生，网络协议和设备不断升级。 这些新的协议处理都可以集成在 DPU 中来实现对 CPU 的透明处理。进而，DPU 将可能承接各种互连协议控制器的角色，在灵活性和性能方面达到一个更优的平衡点。
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Syntiant人工智能被置于云端，不受面积和功率的限制，大型且耗能的 GPU 和 CPU 用于运行机器学习模型。我们的创始人通过开发定制硅片解决了这一根本挑战，该硅片可提供一流的性能，同时满足尺寸、功率和成本限制。 主要产品软件模型交钥匙深度学习模型旨在于任何地方的任何设备上运行为边缘设备带来无与伦比的性能我们的硬件无关型深度学习模型可为大多数硬件平台提供世界领先的推理速度和最小的内存占用。 我们的计算效率型软件解决方案经过优化，可在各种硬件上运行，从传统 CPU 和 GPU 到最新、最先进的神经加速器。 | CPU 和 MCU（例如 ARM、x86）| GPU 和 NPU| DSP 和 FPGA|神经网络原生 ASIC部署高精度计算机视觉模型我们经过现场验证的模型可直接在计算受限的嵌入式设备上解决关键问题
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