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« Bien qu’il soit important de noter que le débit DLA est généralement inférieur à celui du GPU, il est économe en énergie et vous permet de décharger les charges de travail d’apprentissage en profondeur, libérant ainsi le GPU pour d’autres tâches. Alternativement, selon votre application, vous pouvez exécuter le même modèle sur le GPU et le DLA simultanément pour obtenir un débit net plus élevé.
« De nombreux développeurs NVIDIA Jetson utilisent déjà le DLA pour optimiser avec succès leurs applications. Les postmates ont optimisé leur application de robot de livraison sur Jetson AGX Xavier en exploitant le DLA avec le GPU. Le Cainiao ET Lab a utilisé le DLA pour optimiser son véhicule logistique. Si vous cherchez à optimiser pleinement votre application, le DLA est une pièce importante du répertoire Jetson à considérer. “
Pour plus d’informations sur l’utilisation de Deep Learning Accelerator avec le Jetson Orin, rendez-vous sur le blog officiel de NVIDIA en suivant le lien ci-dessous.
La source : Nvidia
