使用寒武纪智能处理卡,为端、云侧推理提供的强大运算能力支撑,并具备视频解码功能。 基于cnstream开源框架,以模块的方式组织功能,可以根据具体场景方便地增加或替换模块,具有很高的扩展性。 根据寒武纪硬件进行优化,通过多batch等方式,充分利用多个MLU core进行平行处理。 直接加载寒武纪离线模型,脱离深度学习框架,直接调用寒武纪运行时库(CNRT),具有很高的执行效率。
使用寒武纪智能处理卡,为端、云侧推理提供的强大运算能力支撑,并具备视频解码功能。 基于cnstream开源框架,以模块的方式组织功能,可以根据具体场景方便地增加或替换模块,具有很高的扩展性。 根据寒武纪硬件进行优化,通过多batch等方式,充分利用多个MLU core进行平行处理。 直接加载寒武纪离线模型,脱离深度学习框架,直接调用寒武纪运行时库(CNRT),具有很高的执行效率。
使用寒武纪智能处理卡,为推理提供的强大运算能力支撑。 根据寒武纪硬件进行优化,通过多batch等方式,充分利用多个MLU core进行平行处理。 直接加载寒武纪离线模型,脱离深度学习框架,直接调用寒武纪运行时库(CNRT),具有很高的执行效率。
使用寒武纪智能处理卡,为端、云侧推理提供的强大运算能力支撑,并具备视频解码功能。 基于cnstream开源框架,以模块的方式组织功能,可以根据具体场景方便地增加或替换模块,具有很高的扩展性。 根据寒武纪硬件进行优化,通过多batch等方式,充分利用多个MLU core进行平行处理。 直接加载寒武纪离线模型,脱离深度学习框架,直接调用寒武纪运行时库(CNRT),具有很高的执行效率。
本示例是以中英互译为背景,为您解析基于MLU服务器的机器翻译解决方案。
为了适应市场的各方面需求,以及为客户提供便捷易上手的解决方案,同时为展示寒武纪智能加速卡的功能和性能,实现了三种视频转码解决方案。
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