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适用于端边云场景的AI推理应用开发框架,提供了基于Pipeline的并行执行流程,能帮助AI应用开发者较快的开发出高效,高性能,以及支持软硬协同优化的AI应用。 ModelBox特点: 易开发:AI推理业务可视化编排开发,功能模块化,丰富组件库;c++,python, Java多语言支持。 易集成:集成云上对接的组件,云上对接更容易。 高性能,高可靠:pipeline并发运行,数据计算智能调度,资源管理调度精细化,业务运行更高效。 软硬件异构:CPU,GPU,NPU多异构硬件支持,资源利用更便捷高效。 全场景:视频,语音,文本,NLP全场景,专为服务化定制,云上集成更容易,端边云数据无缝交换。 易维护:服务运行状态可视化,应用,组件性能实时监控,优化更容易。 | #框架

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:一种适用于所有 AI 开发人员的新编程语言。| 由 LLVM、Swift、Clang 作者 Chris Lattner 发布,被誉为 AI 新时代的编程语言变革者,比 Python 高效 35000 倍。 虽然 Mojo 比 Python 更高效,但在 AI 领域,仍需要与 Python 的核心功能和类库完全兼容,不过这也使得 Mojo 语言的兼容性能让它在 AI 领域得到广泛应用。 该语言运用了 Python 易用性和 C 的性能优势,重构了 AI 基础设施,实现了硬件的无与伦比的可编程性和 AI 模型的可扩展性。 Mojo 语言具有许多特点,如渐进类型、零成本抽象、所有权和借用检查器、可移植参数化算法等。它能充分利用硬件性能,像 C++ 和 CUDA 一样发挥作用。 简单来说,Mojo 语言具有高效、易用、可扩展等特点,未来将为 AI 基础设施的发展提供更多可能性。

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