介紹：即時機器學(xué)習(xí)推論

機器學(xué)習(xí)是支撐新型服務(wù)的技術(shù)，透過使用自然語音互動與影像辨識提供無縫社群媒體或客服中心體驗。此外，它能夠在與大量變數(shù)相關(guān)的巨量資料中辨識出模式或異常，因此經(jīng)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)路也將透過數(shù)位分身（digital twin）與預(yù)測性維護等服務(wù)，轉(zhuǎn)變我們進行科學(xué)研究、財務(wù)規(guī)劃、智慧城市營運、工業(yè)機器人編程和執(zhí)行數(shù)位業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的方式。

無論經(jīng)訓(xùn)練的網(wǎng)路是部署在云端還是在網(wǎng)路邊緣的嵌入式系統(tǒng)內(nèi)進行推論，大多數(shù)使用者都期望能夠達到確定性的傳輸量和低延遲。然而，想在可行的尺寸和電源限制下同時達到這兩個要求，需在系統(tǒng)的核心架構(gòu)高效且大規(guī)模的平行運算引擎，以有效率地傳輸資料，而這需要彈性的記憶體階層和靈活應(yīng)變的高頻寬互連等功能。
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