DL：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法簡介之耗算力的簡介、原因、經(jīng)典模型耗算力計(jì)算、GPU使用之詳細(xì)攻略

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目錄

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法耗算力的簡介

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法耗算力的原因

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法耗算力的經(jīng)典模型耗算力計(jì)算

1、AlexNet網(wǎng)絡(luò)

GPU使用

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法耗算力的簡介

? ? ? ? 通過比特幣來理解算力。算力（也稱哈希率）是比特幣網(wǎng)絡(luò)處理能力的度量單位。即為計(jì)算機(jī)（CPU）計(jì)算哈希函數(shù)輸出的速度。比特幣網(wǎng)絡(luò)必須為了安全目的而進(jìn)行密集的數(shù)學(xué)和加密相關(guān)操作。 例如，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到10Th/s的哈希率時(shí)，意味著它可以每秒進(jìn)行10萬億次計(jì)算。

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法耗算力的原因

? ? ? ? 隨著大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模化，深度學(xué)習(xí)需要進(jìn)行大量的運(yùn)算。

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法耗算力的經(jīng)典模型耗算力計(jì)算

1、AlexNet網(wǎng)絡(luò)算力

DL之AlexNet：AlexNet算法的簡介(論文介紹)、架構(gòu)詳解、案例應(yīng)用等配圖集合之詳細(xì)攻略之AlexNet網(wǎng)絡(luò)所需算力

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GPU使用

1、基于TensorFlow 的分布式學(xué)習(xí)的效果：橫軸是GPU的個(gè)數(shù)，縱軸是與單個(gè)GPU相比時(shí)的高速化率。

圖片源自 ?Google Research Blog “Announcing TensorFlow 0.8 – now with distributed computing support!”

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《新程序員》：云原生和全面數(shù)字化實(shí)踐50位技術(shù)專家共同創(chuàng)作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結(jié)

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