- 主题:请问神经网络加速器有什么优势？
我个人理解，向量处理器就特别适合做机器学习。可以加几个特殊计算单元。
Goole TPU还搞个复杂指令集，高了一堆专用PE，做成加速器，反而灵活性上比向量处理器差太远了！
估计寒武纪之流也类似。
富士通那个最新ARM64指令集的处理器，也带有512向量处理单元。
大家怎么评价各类神经网络加速器？
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修改:chairmao FROM 36.98.174.*
FROM 36.98.174.*
能加速一到两个数量级，如果是神经形态加速器，理论上可以加速4到6个数量级。
【 在 chairmao (此头须向国门玄) 的大作中提到: 】
: 我个人理解，向量处理器就特别适合做机器学习。可以加几个特殊计算单元。
: Goole TPU还搞个复杂指令集，高了一堆专用PE，做成加速器，反而灵活性上比向量
处理器差太远了！
: 估计寒武纪之流也类似。
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FROM 218.249.201.*
专用的比通用的快，但适用面窄，并且贵.
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FROM 106.38.40.*
现在就是加速得不够啊，稍微大点的网络，用现在市面上的商用加速器，不加班的话，训练一个耗时近两个月，一年只能训练6个。太束手束脚了。
【 在 chairmao 的大作中提到: 】
: 我个人理解，向量处理器就特别适合做机器学习。可以加几个特殊计算单元。
: Goole TPU还搞个复杂指令集，高了一堆专用PE，做成加速器，反而灵活性上比向量处理器差太远了！
: 估计寒武纪之流也类似。
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