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AI(人工智慧)是當今科技圈的熱門話題,深度學習則是AI訓練的重要手段之一。如何學習要靠硬體和算法支撐,這方面,Intel力挺CPU,NVIDIA則力挺GPU。 日前,Intel實驗室聯合美國萊斯大學宣布了一種突破性的深度學習新算法SLIDE。 SLIDE基於散列開發,而非當前最富盛名的BP算法(反向傳播算法)所基於的矩乘。 藉助SLIDE,CPU用於傳統AI模型深度學習訓練的效率大大提升。研究論文舉例稱,一套擁有44個Xeon核心的平臺和一套價值10萬美元、由8張NVIDIA Vlta V100加速卡支撐的平臺(TensorFlow框架)執行相同的訓練任務,前者用時1小時,後者則花了3.5小時。 有趣的是,Intel還表示,它們這套平臺尚未充分優化,還是「殘血」狀態,比如處理器的DLBoost並未啟用。 不過,這套44核至強平臺到底是什麼型號CPU並未公布,一說就是22核心44線程的至強鉑金6238,一說是雙路至強鉑金6238,還有可能是未發布的產品。
內容簡介
詳細資料
- 規格:普通級 / 初版
- 出版地:台灣
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文章來源取自於:
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