始于硬件卻也被硬件所限的深度學習
硬件成為限制
軟硬件全棧投入
加速器
小結
更多熱點文章閱讀
最高漲幅25%，AMD宣布上調Xilinx FPGA售價，供應短缺讓TOP 2廠商受益 時隔20年，莫斯科人汽車再次復產，背后全是中國車企的影子 歐盟超430億歐元投向芯片領域，對上游半導體設備有何影響？ 24W以下電源，新型自供電BJT方案將全面取代其他方案？ 車用芯片不再缺？芯片大廠表示有所緩解，真實情況究竟如何呢？
原文標題：始于硬件卻也被硬件所限的深度學習
文章出處：【微信公眾號：電子發燒友網】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。
聲明：本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內容侵權或者其他違規問題，請聯系本站處理。
舉報投訴
-
電子發燒友網
+關注
關注
1010文章
544瀏覽量
164308
原文標題：始于硬件卻也被硬件所限的深度學習
文章出處：【微信號：elecfans，微信公眾號：電子發燒友網】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。
發布評論請先 登錄
相關推薦
NPU在深度學習中的應用
設計的硬件加速器，它在深度學習中的應用日益廣泛。 1. NPU的基本概念 NPU是一種專門針對深度學習算法優化的處理器，它與傳統的CPU和G
pcie在深度學習中的應用
深度學習模型通常需要大量的數據和強大的計算能力來訓練。傳統的CPU計算資源有限，難以滿足深度學習的需求。因此，GPU（圖形處理單元）和TPU（張量處理單元）等專用
GPU深度學習應用案例
能力，可以顯著提高圖像識別模型的訓練速度和準確性。例如，在人臉識別、自動駕駛等領域，GPU被廣泛應用于加速深度學習模型的訓練和推理過程。 二、自然語言處理 自然語言處理（NLP）是深度
FPGA加速深度學習模型的案例
FPGA（現場可編程門陣列）加速深度學習模型是當前硬件加速領域的一個熱門研究方向。以下是一些FPGA加速深度學習模型的案例： 一、基于FPG
AI大模型與深度學習的關系
AI大模型與深度學習之間存在著密不可分的關系，它們互為促進，相輔相成。以下是對兩者關系的介紹： 一、深度學習是AI大模型的基礎 技術支撐 ：深度
FPGA做深度學習能走多遠？
并行計算的能力，可以在硬件層面并行處理大量數據。這種并行處理能力使得 FPGA 在執行深度學習算法時速度遠超傳統處理器，能夠提供更低的延遲和更高的吞吐量，從而加速模型訓練和推理過程，滿足實時性要求較高
發表于 09-27 20:53
如何幫助孩子高效學習Python:開源硬件實踐是最優選擇
家長們常常擔心孩子在學習Python時所面臨的挑戰，如復雜性、興趣保持、學習進度和可用資源。對于希望有效教授孩子Python的家長而言，了解硬件的作用至關重要，因為結合硬件項目的Pyt
啟明智顯：深度融合AI技術，引領硬件產品全面智能化升級
啟明智顯，作為AI領域的先行者，正以前所未有的決心和行動力，深度融合先進的人工智能技術，引領硬件產品全面智能化升級
深度學習中的時間序列分類方法
時間序列分類（Time Series Classification, TSC）是機器學習和深度學習領域的重要任務之一，廣泛應用于人體活動識別、系統監測、金融預測、醫療診斷等多個領域。隨著深度
深度學習編譯工具鏈中的核心——圖優化
深度神經網絡模型可以看做由多個算子連接而成的有向無環圖，圖中每個算子代表一類操作（如乘法、卷積），連接各個算子的邊表示數據流動。在部署深度神經網絡的過程中，為了適應硬件平臺的優化、硬件
FPGA在深度學習應用中或將取代GPU
，這使得它比一般處理器更高效。但是，很難對 FPGA 進行編程，Larzul 希望通過自己公司開發的新平臺解決這個問題。
專業的人工智能硬件已經成為了一個獨立的產業，但對于什么是深度學習算法的最佳
發表于 03-21 15:19
目前主流的深度學習算法模型和應用案例
深度學習在科學計算中獲得了廣泛的普及，其算法被廣泛用于解決復雜問題的行業。所有深度學習算法都使用不同類型的神經網絡來執行特定任務。
海思Hi3566V100 I2C硬件設計要點
上一期我們介紹了 【基于深度學習 2D 人臉識別的NXP i.MX 8M Shark 方案】，本期將給大家推出海思硬件設計系列：Hi3566V100 I2C 硬件設計要點。
工商網監
評論