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訓(xùn)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(xué)習(xí)是在云中執(zhí)行的，或者在大型本地數(shù)據(jù)中心中。訓(xùn)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(xùn)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(dú)特，集成和高效的訓(xùn)練和推理深度學(xué)習(xí)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(xùn)練推理解決方案重新訓(xùn)練他們的模型，同時在線推理同一設(shè)備。
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