边缘GPU计算

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利用网络边缘嵌入式GPU能力的分布式计算架构，用于本地执行AI工作负载，从而减少延迟和对云的依赖。

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NVIDIA的嵌入式计算平台，集成了针对边缘AI优化的GPU和CPU，为在低功耗和小尺寸限制下部署ML模型提供一体化解决方案。

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通过GPU并行化、专用编译和减少冗余操作，旨在减少ML模型预测时间的硬件和软件优化。

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NVIDIA GPU中的基本计算单元，允许同时并行执行数千个线程，对于边缘深度学习中的矩阵运算加速至关重要。

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集成在具有特定功率、尺寸和热约束的嵌入式系统中的图形处理器，针对边缘环境中的AI工作负载进行了优化。

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针对边缘设备优化的性能/能耗比，需要设计算法和硬件架构以最大化每瓦消耗的操作次数。

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在嵌入式系统上优化RAM和VRAM之间的数据分配和传输，包括池化技术、批量大小调整和内存固定以实现最大性能。

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在深度学习网络中选择性修剪无用神经连接的方法，减少计算复杂性和内存需求，以便在边缘GPU上高效部署。

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