Skip to content
EntityQ96376128· pop 5

Процессор глубокого обучения

Sign in to save

specially designed circuitry

Article · Русский

Процессор глубокого обучения (Deep learning processor, DLP) или ускоритель глубокого обучения — это электронная схема, разработанная для алгоритмов глубокого обучения, обычно с отдельной памятью данных и специализированной архитектурой набора команд. Процессоры глубокого обучения варьируются от мобильных устройств, таких как блоки нейронной обработки (NPU) в мобильных телефонах Huawei, до серверов облачных вычислений, таких как Тензорный процессор Google (TPU) в Google Cloud Platform. Цель создания специализированных устройств DLP — обеспечить более высокую эффективность и производительность для алгоритмов глубокого обучения, чем обычные центральные процессоры (CPU) и графические процессоры (GPU). Большинство DLP используют большое количество вычислительных компонентов для использования параллелизма на высоком уровне данных, относительно большие буфер / память на кристалле для использования шаблонов повторного использования данных и операторы ограниченной ширины данных для обеспечения устойчивости к ошибкам при глубоком обучении.

Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA

Available in 5 languages

via Wikidata sitelinks · CC0

Connections