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(来源:上观新闻)
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部署/推理😙❔端:论文🇩🇬明确测试了三👩🎨类平台——◾🤱 云端🇬🇾🙉 GPU:NV🔜IDIA 🥐A10🇬🇳🔃0(训练和基准🇰🇷🇬🇧评测) 车👨⚕️载/机器人级边🚅缘:N🐯📓VIDIA 🍥Jetson☘🤮 Thor / 💇🌌DRIVE 👨🦳☂AGX 🔦🤥Thor(66*️⃣ ms 实时预🖲算 @ 1⛅6 Hz) 端侧🐭 CPU:Fl🎪ash-L🌈🗯ite🌁🇦🇨 甚至👉能在纯 C🇵🇪PU 上🥟🙋♂️满足实时 🇸🇦♎官方数🏸🕷据显示 Fla🇹🇬sh-Lite 🚾🦉在 A100😣🌏 上比旗舰快 1🇷🇪🌏2 倍🇰🇿🚶,在 NVIDI🇧🇮🍅A Tho🇻🇮r 上快 5 倍🏧。