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播训练的深度物理神经网络技术背景:与人工智能的许多历史发展一样,深度神经网络(DNN)得以广泛采用的部分原因在于协同硬件。2012年,Krizhevsky等人表明反向传播算法可以使用GPU有效地执行,以训练大型DNN进行图像分类。自2012年以来,DNN模型的计算需求迅速增长,甚至超过了摩尔定律。现在DNN越来越受到硬件能效的限制。新兴的DNN能量问题激发了专用硬件:DNN加速器。其中大部分是基于硬件物理和DNN中的数学运算之间的直接数学同构。一些加速器方案使用传统电子设备之外的物理系统,如光学和模拟电子交叉阵列等。大多数设备都针对深度学习的推理阶段(现在也有越来越多的设备针对训练阶段),这占 ...
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