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比较潜在的人工智能vs神经的魔法

客户评价的质量潜在的人工智能使用以下成功的产品指标。

概述

潜在的AI的标志

潜在的AI是6岁,总部设在美国。

潜在的AI平台支持的租户是一种有效的干扰自适应人工智能(AI)锐边。它提供了一个量化优化器为边缘AI设备自动化低bit-precision AI的勘探部署有效的神经网络训练设备内置智能和推理,使软件开发人员能够轻松访问、部署和管理人工智能的优势。公司成立于2018年,位于门洛帕克,加利福尼亚州。

神经魔法标志

神经魔法是6岁,总部设在美国。

神经魔法发展开源sparsification工具中央处理单元的加速效果自然语言处理(NLP)和计算机视觉模型。它恢复基线精度和允许用户应用数据只使用几行代码。公司前身为灵活的学习机器。它成立于2018年,位于萨默维尔市,马萨诸塞州。

成立一年

国家

演示视频

潜在的人工智能没有提交他们的演示在他们的分析师简报

工作潜在的人工智能吗?

演示没有因为神经的魔法没有声称他们的个人资料。

工作神经的魔法吗?展示你的产品。

领导

克朗柴(创始人,首席技术官)

看到所有3

亚历山大Matveev(创始人,首席技术官)

看到所有5

资金

潜在的AI去年提高了8/10/2021 19美元。
神经魔法去年提高了10/5/2021 30美元。

阶段

一个系列
一个系列

总了

50美元

投资者

未来的企业,Autotech合资企业

看到所有5投资者

支柱,新的企业协会

看到所有5投资者

产品

为什么潜在的人工智能垮掉的一代神经的魔法

    信息不可用,因为神经的魔法没有声称他们的个人资料。

    工作神经的魔法吗?声称你的资料通过提交分析师简报。通过提交就可以

    显示你的主要竞争优势
    突出你的差异化竞争优势
    为什么客户评定你的产品
    解释为什么客户选择你的产品和服务

    工作神经的魔法吗?

    现在说你的资料。

    好处

    • 优化可移植性:我们莱普软件开发工具包(SDK)模型和硬件无关,允许顾客沿着传感器不同的硬件和网络优势
    • 性能和准确性:我们莱普SDK的配方,从而提高推理speedperformance 3 x310%比作Pytorch Nvidia Xavier AGX处理器的底线。莱普SDK压缩模型4 x - 17 x。我们的量化和修剪算法推广到很少提供压缩效率损失精度(< 3%)。
    • 开发人员的生产力:莱普SDK消除了研究要求工程师和帮助他们主要关注工程解决方案。客户看过10 x使用莱普工具节省了时间。

    产品

    • 莱普SDK

      莱普平台是一个模块化的基础工作流设计协调人工智能科学家之间的端到端工作区(模型训练)和嵌入式软件工程师(模型部署)。莱普软件开发工具包(SDK)使AI /毫升管道自动化培训、量化和部署有效的深层神经网络。

    查看所有产品

    客户

    潜在的人工智能适用于2已知的公司。

    已知的伙伴

    博思艾伦,新日铁的解决方案

    为什么他们购买

    潜在的人工智能没有提交他们的引用在他们的分析师简报

    工作潜在的人工智能吗?

    新闻与分析

    潜在的人工智能在我们的研究已经提到了吗2

    神经的魔法在我们的研究中并没有提及。

    专家集合

    一个

    人工智能

    10656件

    这个集合包括创业卖AI SaaS,使用人工智能算法开发自己的核心产品,这些发展中硬件支持人工智能工作负载。

    一个

    人工智能100

    100件

    赢家的CB Insig德赢体育vwin官方网站hts的第五年AI 100, 100年的世界上最有前途的私人AI公司。

    一个

    人工智能

    10656件

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    市场

    ESP排名位置供应商基于他们的资源和执行。

    潜在的AI人工智能基础设施是一个领袖

    人工智能基础设施

    人工智能基础设施市场提供了必要的硬件,软件和服务,以支持人工智能(AI)工作负载和应用程序。等市场提供专业的和昂贵的处理器gpu用于运行大量的高度并行计算密集型的培训模式。IT领导,MLOps和数据科学团队面临挑战在控制和管理这些资源实现最优速度和利用率。为了解决这些挑战,技术供应商提供解决方案,集中和虚拟化GPU计算资源,提供可见性和控制资源优先级和分配而简化工作流和数据科学家。这些解决方案提高的生产力数据科学团队,让他们没有资源限制并发模型构建和训练。

    神经的魔法没有被列在一个ESP排名。

    工作神经的魔法吗?短暂的我们的分析师,以确保贵公司考虑。

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