机器学习

Avispado内核，以其小面积和低功耗特点，是面向机器学习的能源敏感型SOC的理想方案。

如果您未来的SoC面向机器学习市场，那么Avispado的小尺寸加上其与RISC-V 向量单元（1.0）沟通的
能力将最契合您的目标。

配备上我们的Gazzillion技术，Avispado可以处理高分散张量（Tensor）权重数据，
实现出色的能源运行效率。

推荐系统

Gazzillion技术特别为以下推荐系统而设计，作为数据中心机器学习的一个关键部件。

通过每个Avispado对数百内存缺失的支持，您可以搭建一个平滑传递高分散数据到
计算引擎且无需大量硅片投资的SoC。