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深度学习的复苏，可以从2012算起，那一年，深度学习网络AlexNet横空出世，在ImageNet竞赛中取得了冠军，到了2016年，Alpha Go的胜利将深度学习推到了我们每一个人的面前。但是，今天脍炙人口的深度学习，其实，从学习方式上来说，和存在了几
众所周知，当今业界性能最强的深度学习模型都会占用巨大的显存空间，很多过去性能算得上强劲的 GPU，现在可能稍显内存不足。在 lambda 最新的一篇显卡横向测评文章中，开发者们探讨了哪些 GPU 可以再不出现内存错误的情况下训练模型。当然，还有这些 GP
以上人脸识别过程，存在一定的问题，当人脸原始数据比较大时，数据库中必然存在比较多的人脸数据，当进行人脸识别时，被识别的人脸与数据库中的数据对比时，必然会消耗大量的时间，对人脸实时识别的速度有较大的影响。
随着AI的广泛应用，深度学习已成为当前AI研究和运用的主流方式。面对海量数据的并行运算，AI对于算力的要求不断提升，对硬件的运算速度及功耗提出了更高的要求。目前，除通用CPU外，作为硬件加速的GPU、NPU、FPGA等一些芯片处理器在深度学习的不同应用中发
Horovod 是 Uber 开源的针对 TensorFlow 的分布式深度学习框架，旨在使分布式深度学习更快速，更易于使用。Horovod 吸取了 Facebook 的 Training ImageNet in 1 Hour 论文与百度 Ring All
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