隨著當(dāng)前人工智能技術(shù)普遍應(yīng)用于日常生活和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，對于底層芯片計算能力的需求一直在飛速增長，其增速已經(jīng)大幅超過了摩爾定律的速度。例如在2021年，由Google提出的SwitchTransformer網(wǎng)絡(luò)及Facebook提出的DLRM12T網(wǎng)絡(luò)，分別是2017年Google提出的Transformer網(wǎng)絡(luò)模型大小的7，600倍和57，000倍。在該軟件平臺的支持下，程序員可實現(xiàn)跨云邊端平臺的應(yīng)用開發(fā)，大幅提升人工智能應(yīng)用在不同硬件平臺的開發(fā)效率和部署速度，同時也使云邊端異構(gòu)硬件資源的統(tǒng)一管理、調(diào)度和協(xié)同計算成為可能。...

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