求高 • 测序需求多样，测序流程难以灵活自定义 基于容器的生物信息分析平台 • 结合FPGA加速计算可进一 步压缩成本 基因测序（测序仪） 数据上传 源数据 存储 基因拼接/对比/注释 数据 分类 存储 核心数据 取回本地 自动化部署 数据库 SFS/OBS 计算 BMS/ECS/FPGA 应用编码服务 AOS 容器服务 CCE/CCI • 应用与资源编排模板化 • 容器化测序算子部署 ，参与容器格式及运行规范的定义与实现、积极贡献联邦集群、亲和反亲和等重要特性。 华为CCE在裸金属容器集群、windows容器、集群高可用、自动化运维、容器网络/存储、异构计算（ARM、GPU、FPGA）能力方面具有差 异化竞争力优势。 国内首发裸金属容器应对游戏高性能场景；独家提供ARM容器服务支撑低成本APP测试场景 全球首发云容器实例服务CCI ：更快的弹性，更高的资源利用率；国内首

(RHCOS)）上构 建和部署树外内核模块和驱动程序。内核模块和驱动程序是在操作系统内核中具有高级别权限运行的软件 库。它们扩展了内核功能，或者提供控制新设备所需的硬件特定代码。例如，硬件设备，如现场可编程阵 列 (FPGA) 或图形处理单元(GPU)，以及软件定义的存储解决方案（客户端机器上需要内核模块）。驱动 程序容器是用于在 OpenShift Container Platform 部署中启用这些技术的软件堆栈的第一层。 内核模块和驱动程序是在操作系统内核中具有高级别权限运行的软件库。它们扩展了内核功能，或者提供 控制新设备所需的硬件特定代码。示例包括 Field Programmable Gate Arrays（FPGA）或 GPU 等硬件设 备，以及软件定义型存储（SDS）解决方案（如 Lustre parallel 文件系统，它在客户端机器上需要内核模 块）。驱动程序容器是用于在 Kubernetes 上启用这些技术的软件堆栈的第一层。

已设计并记录了一个覆盖字段内紧急配置的方法。 1.2.6.4. 使用 使用 Intel 设备优 设备优化数据平面性能 化数据平面性能 OpenShift Container Platform 4.6 支持： Intel FPGA PAC N3000 的 Open Operator Open SR-IOV Operator for Wireless FEC 加速器 注意 注意 N3000 Operator 需要预构建驱动程序容器，其中包含树内内核模块的 的成熟和更多用户依赖网络，交付高性能 FEC 对 5G 而言至关重要。FEC 通常在字段可编程 Arrays (FPGA) 加速器卡上实施，如 Intel PAC N300 以及最近在 Intel vRAN Dedicated 加速器 ACC100 上实现。 如需更多信息，请参阅使用 Intel FPGA PAC N3000 和 Intel vRAN Dedicated 加速器 ACC100 优化数据 平面性能。

regional- outlook-and-forecast-study/492024云边端一体化协同双十一直播的背后 50% 5倍在线与离线 异构计算能力 ECS, EBM, GPU, FPGA, ECI 高性能网络 VPC, ENI, RDMA, SLB, DNS Public Cloud Edge Computing Private Cloud 高性能存储 EBS, NAS

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(SaaS) 机器学习框架(PAI-TensorFlow/PAI-PyTorch/Caffe /Alink/…) 计算引擎(MaxCompute / EMR / Flink) 基础硬件（CPU/GPU/FPGA/NPU） 阿里云容器服务(ACK) • 200+组件 • 数十个场景化模版 • 所见即所得 交互式建模（DSW） • JupyterLab、WebIDE • 多框架兼容 • 可视化+tensorboard

内核模块和驱动程序是在操作系统内核中具有高级别权限运行的软件库。它们扩展了内核功能，或者提供 控制新设备所需的硬件特定代码。示例包括 Field Programmable Gate Arrays（FPGA）或 GPU 等硬件设 备，以及软件定义型存储（SDS）解决方案（如 Lustre parallel 文件系统，它在客户端机器上需要内核模 块）。驱动程序容器是用于在 Kubernetes 上启用这些技术的软件堆栈的第一层。

，随着科学计算、自 然语言处理、视频渲染、知识图谱等计算需求的增长，通用算力资 源已不能满足这些超强计算型应用的需要，而云计算逐渐发展出多 样性算力资源池的能力，高性能计算云平台（HPC）、FPGA 云主机、 GPU 云主机、智算平台等多样性算力资源均通过云的方式统一接入， 极大地丰富了科研机构、企业、高校以及个人触达算力的便捷性与 普惠度。同时，东数西算、大模型训练等场景带来了多样性数据，

target device of DNN processing. Now support `cpu`(default), `fp32`, `fp16`, `vpu`, `vulkan` and `fpga`. More detailed contents please refer to https://docs.opencv.org/4.1.1/d6/d0f/group__dnn.html#ga709af7692ba29788

target device of DNN processing. Now support `cpu`(default), ˓→`fp32`, `fp16`, `vpu`, `vulkan` and `fpga`. More detailed contents please refer to ˓→https://docs.opencv.org/4.1.1/d6/d0f/group__dnn.html