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

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

      2018-09-07 | rar | 0.53 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

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

      　　現(xiàn)在雖然人工智能是個熱門概念，但很多人誤以為“人工智能等于深度學習”，但其實人工智能的范圍大于機器學習，機器學習的范圍又大于深度學習。

      　　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，Google X啟動了“貓臉識別計劃”，吳恩達和Jeff Dean用了1000臺分布式服務(wù)器和一萬六千個CPU。同期的AlexNet只需要1臺服務(wù)器、2個GPU就訓練出來了。

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

      　　GPU的話，功耗和延遲都會是嚴重的問題，問題在哪兒呢？

      ?

      gpu 人工智能 深度學習
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