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模型训练需要大量计算资源,包括CPU(
Central Processing Unit)、GPU(Graphical Processing Unit)、TPU(Tensor Processing Unit)等,其中GPU是最为常见的硬件加速器。另外还可以通过算法优化提高模型训练效率。例如分布式训练技术(将数据和模型参数分配到多台机器上进行计算)、还可以采用模型压缩技术,将模型的大小压缩到最小。
又名图像处理器,是一种专门用于图像处理、计算机视觉、深度学习等领域的硬件设备。相对于cpu,GPU有强大的并行计算能力
模型训练所需的内存和存储空间会随着数据集的变大和模型复杂度而增加。选择硬件配置时,需要考虑数据集的大小和模型复杂度。
推理也叫做预测。模型训练好后,就不需要大量计算了,因此对于算力要求较低。
通过模型剪枝技术(模型中一些不必要的参数删除)、模型量化技术(将模型中的浮点数转换为整数)可以实现算法推理的优化。
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