Übersicht
Dieser Service bewertet die Leistung von Deep-Learning-Algorithmen, um deren Effizienz und Durchführbarkeit für die Migration auf eingebettete Geräte zu bestimmen. Durch die Nutzung von High Performance Computing (HPC) und GPU-Ressourcen hilft dieser Test Entwicklern zu verstehen, wie gut ihre Algorithmen in Bezug auf Geschwindigkeit, Genauigkeit und Ressourcenverbrauch funktionieren. Der Service ist besonders vorteilhaft für Anwendungen in der Lebensmittelverarbeitung wie Imkerei und Pollenzählung, bei denen eine Echtzeit-Datenverarbeitung unerlässlich ist.
Mehr über den Service
Wie kann der Service Ihnen helfen?
Dieser Service ermöglicht es Entwicklern, Deep-Learning-Modelle für die Leistung zu optimieren, insbesondere für Anwendungen, die eine Bereitstellung auf ressourcenbeschränkten eingebetteten Geräten erfordern. Es unterstützt Kunden bei der Identifizierung potenzieller Engpässe und der Verbesserung der Modellgenauigkeit und -geschwindigkeit, die für effektive Anwendungen in der Lebensmittelverarbeitung von entscheidender Bedeutung sind.
Wie der Service geliefert wird
Der Service wird in Spanien durchgeführt und beinhaltet Leistungstests auf HPC- und GPU-Plattformen. Zu den Ergebnissen gehören Leistungsmetriken, Ressourcennutzungsberichte und Empfehlungen für die Modelloptimierung. Kunden sollten Deep-Learning-Modelle zur Evaluierung bereitstellen und Zielmetriken spezifizieren.
Service-Anpassung
Die Anpassungsoptionen umfassen gezielte Metriken (z. B. Inferenzgeschwindigkeit, Genauigkeit) und spezifische Hardwareanforderungen. Kunden können auch Leistungsschwellen im Zusammenhang mit ihren beabsichtigten Anwendungsfällen festlegen, wie z.B. die Verarbeitung von Pollendaten in Echtzeit.
Sektor
Ackerbau
Lebensmittelverarbeitung
Gewächshaus
Gartenbau
Viehzucht
Baumkulturen
Weinbau
Prüfart
Daten
Software- oder KI-Modell
Art der Dienstleistung
Leistungsbewertung
Lieferland
Lieferland:
Fernteilnahme
Dienstleister:
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University of Cordoba (UCO)
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