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DLAPx86专为大型多层网络以及复杂数据集设计

发布时间:2021/9/27 8:47:53 访问次数:58

DLAPx86专为大型多层网络以及复杂数据集设计。

DLAP系列为深度学习应用提供的灵活性是其核心价值所在。基于不同应用的神经网络和AI推理速度需求,架构师可组合出最适化的CPU与 GPU处理器配置,提高产生每单位投资的最高效能。

DLAPx86在边缘AI应用中在效能、体积、重量、功耗等设计取得最佳平衡,将每瓦效能、每单位投资效能极大化,助力医疗、制造业、交通运输和其他领域的发展。

制造商:STMicroelectronics 产品种类:MOSFET 技术:Si 安装风格:Through Hole 封装 / 箱体:TO-247-3 晶体管极性:N-Channel 通道数量:1 Channel Vds-漏源极击穿电压:900 V Id-连续漏极电流:15 A Rds On-漏源导通电阻:550 mOhms Vgs - 栅极-源极电压:- 30 V, + 30 V Vgs th-栅源极阈值电压:3 V Qg-栅极电荷:190 nC 最小工作温度:- 55 C 最大工作温度:+ 150 C Pd-功率耗散:350 W 通道模式:Enhancement 封装:Tube 商标:STMicroelectronics 配置:Single 下降时间:35 ns 高度:20.15 mm 长度:15.75 mm 产品类型:MOSFET 上升时间:27 ns 工厂包装数量600 子类别:MOSFETs 晶体管类型:1 N-Channel 类型:MOSFET 典型关闭延迟时间:135 ns 典型接通延迟时间:42 ns 宽度:5.15 mm 单位重量:6 g

高度紧凑且支持GPU的全新DLAPx86系列深度学习加速平台,是市场上最紧凑的GPU深入学习加速平台。DLAPx86系列可用于部署边缘处的大规模深度学习,采集边缘产生的数据并采取行动。

DLAPx86系列针对大规模边缘AI布署所设计,将深度学习带进终端,拉近与现场资料,现场决策应变距离。

该平台的优化配置可加速需要大量内存的计算密集型AI推理和任务学习,助力各行业应用的AI部署。

对AI运算所设计的DLAPx86系列可处理大量繁复的AI推论和学习等工作负载,在效能、体积、重量、功耗等设计取得最佳平衡,极大化每瓦、每单位投资效能.


(素材来源:eccn和ttic.如涉版权请联系删除。特别感谢)

DLA86专为大型多层网络以及复杂数据集设计。

DLAP系列为深度学习应用提供的灵活性是其核心价值所在。基于不同应用的神经网络和AI推理速度需求,架构师可组合出最适化的CPU与 GPU处理器配置,提高产生每单位投资的最高效能。

DLA86在边缘AI应用中在效能、体积、重量、功耗等设计取得最佳平衡,将每瓦效能、每单位投资效能极大化,助力医疗、制造业、交通运输和其他领域的发展。

制造商:STMicroelectronics 产品种类:MOSFET 技术:Si 安装风格:Through Hole 封装 / 箱体:TO-247-3 晶体管极性:N-Channel 通道数量:1 Channel Vds-漏源极击穿电压:900 V Id-连续漏极电流:15 A Rds On-漏源导通电阻:550 mOhms Vgs - 栅极-源极电压:- 30 V, + 30 V Vgs th-栅源极阈值电压:3 V Qg-栅极电荷:190 nC 最小工作温度:- 55 C 最大工作温度:+ 150 C Pd-功率耗散:350 W 通道模式:Enhancement 封装:Tube 商标:STMicroelectronics 配置:Single 下降时间:35 ns 高度:20.15 mm 长度:15.75 mm 产品类型:MOSFET 上升时间:27 ns 工厂包装数量600 子类别:MOSFETs 晶体管类型:1 N-Channel 类型:MOSFET 典型关闭延迟时间:135 ns 典型接通延迟时间:42 ns 宽度:5.15 mm 单位重量:6 g

高度紧凑且支持GPU的全新DLA86系列深度学习加速平台,是市场上最紧凑的GPU深入学习加速平台。DLA86系列可用于部署边缘处的大规模深度学习,采集边缘产生的数据并采取行动。

DLA86系列针对大规模边缘AI布署所设计,将深度学习带进终端,拉近与现场资料,现场决策应变距离。

该平台的优化配置可加速需要大量内存的计算密集型AI推理和任务学习,助力各行业应用的AI部署。

对AI运算所设计的DLA86系列可处理大量繁复的AI推论和学习等工作负载,在效能、体积、重量、功耗等设计取得最佳平衡,极大化每瓦、每单位投资效能.


(素材来源:eccn和ttic.如涉版权请联系删除。特别感谢)

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