目前深度神经网络训练主要依赖的硬件是
- 2024-10-25 17:45:13
目前深度神经网络训练主要依赖的硬件是
是图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）和特定的深度学习加速器（如Tensor Processing Unit，TPU）。
GPU是一种高性能并行处理器，它可以同时执行多个任务，适合进行大规模矩阵运算和并行计算，这对于深度神经网络的训练非常重要。由于深度神经网络的计算量巨大，使用GPU可以显著加速训练过程。
除了GPU，一些公司和研究机构还开发了专门用于深度学习的加速器，如Google的TPU和NVIDIA的深度学习加速器（Deep Learning Accelerator，DLA）。这些加速器针对深度学习任务进行了优化，具有更高的计算效率和能耗效率。
目前深度神经网络训练主要依赖的硬件是
CPU/GPU等，主要由存储器和运算单元组成。乘法器占用面积大，能耗高。
深度神经网络训练经常受限于硬件。
以前的大量文章挖掘通用硬件（如 CPU/GPU 集群），更快的实现通常会产生最好的结果。实际上，这些方法总是适应算法到通用硬件。目前一些定制深度学习硬件也正在涌现。FPGA 和 ASIC 实现宣称比通用硬件更高的能效。与通用硬件不同，专用硬件可以根据算法构建硬件。