数据编排包括许多预处理和后处理操作 ， 确保了数据以最佳速度和最适合进行高效处理的格式传输到机器学习引擎 。操作范围从资源管理和使用规划 ， 到I/O适配、转码、转换和传感器融合 ， 再到共享存储阵列内的数据压缩和重新排列 。一些编排引擎根据目标机器学习架构的核心需求使用这些功能的子集 。
Achronix Speedster7t FPGA架构为这些数据编排策略提供了高度灵活的平台 。这种FPGA具有高吞吐量、低延迟和极高灵活性等特点 ， 其数据传输形式可使即使是高度专业化的加速器也能去适应不断变化的需求 。此外 ， Speedster7t FPGA广泛的逻辑和算术能力加上高吞吐量互连 ， 使得前端信号调节和后端机器学习的整体设计能够最大限度地提高整体效率 。
来源：电子工程世界

• canalys公布2021年全球个人电脑市场数据
• 小米11tpro印度首销：支持120w超级闪充
• 七款新品集中亮相，数说故事超前布局「数据驱动＋AI 赋能」应用闭环
• 一纵一横，搭建完整数据分析体系
• 精灵魔塔数据互不互通（精灵魔塔ios安卓互通问题说明）
• 小米机器狗“铁蛋”升级，支持app快连
• 复苏的魔女官服和渠道服可以互通吗（复苏的魔女游戏数据互通问题说明）
• 上海空调清洗消毒大数据平台全新升级
• 杭州亚运会官方智能物联及大数据服务赞助商签约发布
• 摸金校尉之九幽将军安卓和苹果互通吗（摸金校尉之九幽将军安卓与ios数据互通问题讲解）