| dbo:abstract
|
- A deep learning processor (DLP), or a deep learning accelerator, is an electronic circuit designed for deep learning algorithms, usually with separate data memory and dedicated instruction set architecture. Deep learning processors range from mobile devices, such as neural processing units (NPUs) in Huawei cellphones,to cloud computing servers such as tensor processing units (TPU) in the Google Cloud Platform. The goal of DLPs is to provide higher efficiency and performance for deep learning algorithms than general central processing unit (CPUs) and graphics processing units (GPUs) would. Most DLPs employ a large number of computing components to leverage high data-level parallelism, a relatively larger on-chip buffer/memory to leverage the data reuse patterns, and limited data-width operators for error-resilience of deep learning. Deep learning processors differ from AI accelerators in that they are specialized for running learning algorithms, while AI accelerators are typically more specialized for inference. However, the two terms (DLP vs AI accelerator) are not used rigorously and there is often overlap between the two. (en)
- Процессор глубокого обучения (Deep learning processor, DLP) или ускоритель глубокого обучения — это электронная схема, разработанная для алгоритмов глубокого обучения, обычно с отдельной памятью данных и специализированной архитектурой набора команд. Процессоры глубокого обучения варьируются от мобильных устройств, таких как блоки нейронной обработки (NPU) в мобильных телефонах Huawei, до серверов облачных вычислений, таких как Тензорный процессор Google (TPU) в Google Cloud Platform. Цель создания специализированных устройств DLP — обеспечить более высокую эффективность и производительность для алгоритмов глубокого обучения, чем обычные центральные процессоры (CPU) и графические процессоры (GPU). Большинство DLP используют большое количество вычислительных компонентов для использования параллелизма на высоком уровне данных, относительно большие буфер / память на кристалле для использования шаблонов повторного использования данных и операторы ограниченной ширины данных для обеспечения устойчивости к ошибкам при глубоком обучении. (ru)
- 深度学习处理器是人們設計的一種能深度学习的電子電路。深度学习处理器通常具有独立的電腦記憶體和专用指令集架構。市場上的一些移動設備和云计算服务器內置深度学习处理器，例如华为手机中的神经处理单元（NPU）以及Google雲端平台中的张量处理单元。 (zh)
|
| dbo:wikiPageExternalLink
| |
| dbo:wikiPageID
| |
| dbo:wikiPageLength
|
- 22772 (xsd:nonNegativeInteger)
|
| dbo:wikiPageRevisionID
| |
| dbo:wikiPageWikiLink
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| dcterms:subject
| |
| rdfs:comment
|
- 深度学习处理器是人們設計的一種能深度学习的電子電路。深度学习处理器通常具有独立的電腦記憶體和专用指令集架構。市場上的一些移動設備和云计算服务器內置深度学习处理器，例如华为手机中的神经处理单元（NPU）以及Google雲端平台中的张量处理单元。 (zh)
- A deep learning processor (DLP), or a deep learning accelerator, is an electronic circuit designed for deep learning algorithms, usually with separate data memory and dedicated instruction set architecture. Deep learning processors range from mobile devices, such as neural processing units (NPUs) in Huawei cellphones,to cloud computing servers such as tensor processing units (TPU) in the Google Cloud Platform. (en)
- Процессор глубокого обучения (Deep learning processor, DLP) или ускоритель глубокого обучения — это электронная схема, разработанная для алгоритмов глубокого обучения, обычно с отдельной памятью данных и специализированной архитектурой набора команд. Процессоры глубокого обучения варьируются от мобильных устройств, таких как блоки нейронной обработки (NPU) в мобильных телефонах Huawei, до серверов облачных вычислений, таких как Тензорный процессор Google (TPU) в Google Cloud Platform. (ru)
|
| rdfs:label
|
- Deep learning processor (en)
- Процессор глубокого обучения (ru)
- 深度学习处理器 (zh)
|
| owl:sameAs
| |
| prov:wasDerivedFrom
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is dbo:product
of | |
| is dbo:wikiPageRedirects
of | |
| is dbo:wikiPageWikiLink
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
