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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>人工智能深度學(xué)習(xí)處理架構(gòu)的演進(jìn)GPU功耗和延遲問題如何解決

      人工智能深度學(xué)習(xí)處理架構(gòu)的演進(jìn)GPU功耗和延遲問題如何解決

      2018-09-07 | rar | 0.53 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　人工智能由三方面共同組成，算法、數(shù)據(jù)以及計(jì)算平臺(tái)

      　　現(xiàn)在雖然人工智能是個(gè)熱門概念，但很多人誤以為“人工智能等于深度學(xué)習(xí)”，但其實(shí)人工智能的范圍大于機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)的范圍又大于深度學(xué)習(xí)。

      　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念并不新穎，Yann LeCun在1998年就提出了MNIST數(shù)據(jù)集和CNN

      　　2012年時(shí)，Google X啟動(dòng)了“貓臉識(shí)別計(jì)劃”，吳恩達(dá)和Jeff Dean用了1000臺(tái)分布式服務(wù)器和一萬六千個(gè)CPU。同期的AlexNet只需要1臺(tái)服務(wù)器、2個(gè)GPU就訓(xùn)練出來了。

      　　GPU確實(shí)給整個(gè)行業(yè)帶來了很大的變化，那么GPU真的就足夠了嗎？

      　　GPU的話，功耗和延遲都會(huì)是嚴(yán)重的問題，問題在哪兒呢？

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