MAU 加速器可实现确定性的低尾时延和高吞吐量，无需在二者之间做权衡。这不仅有助于在给定的时延内使用更高质量的模型，而且还可显著节省基础架构成本并大幅降低能耗。 MAU 加速器运行在 Alveo U250 上，支持基于 ONNX 的行业标准开发流程，该开发流程可使用 TensorFlow、PyTorch 或 MXnet 等标准框架开发神经网络模型，以便在其上轻松部署。 经过精心设计，可充分满足下列应用需求： 语音转录 自然语言处理 语音合成 时间序列分析 支付及交易欺诈检测 系统推荐。
<strong>主要特性与优势</strong>
<li>确定性低尾时延</li>
<li>更高的时延限制吞吐量</li>
<li>更低的基础架构成本</li>
<li>可实现在给定的时延限制下使用更高质量的模型</li>
<li>更低的能耗</li>
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<strong>本地解决方案</strong>
<li>Alveo U250</li>
<strong>支持的工作负载</strong>
<li>Machine Learning</li>
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