20/23加速鍵在加速機器學習工作負載中的應用第一部分加速鍵技術概述及其優勢 2第二部分加速鍵在機器學習工作負載中的應用場景 3第三部分加速鍵優化機器學習訓練和推理性能的機制 6第四部分加速鍵與其他加速方案的比較 9第五部分加速鍵在云計算和邊緣計算中的應用 12第六部分加速鍵的性能度量和基準測試方法 15第七部分加速鍵的未來發展趨勢 17第八部分加速鍵在機器學習創新中的作用 20

第一部分加速鍵技術概述及其優勢加速鍵技術概述

加速鍵技術是一種硬件增強功能，旨在通過專門的硬件加速器大幅提升特定計算密集型任務的性能。這些任務通常涉及對大數據集進行高度并行運算，例如機器學習（ML）模型的訓練和推理。

加速鍵的典型架構包括：

*專用硬件加速器：專門設計的芯片或協處理器，用于執行特定任務，例如矩陣乘法或卷積操作。

*高帶寬內存：與加速器集成或緊密耦合，提供低延遲、高吞吐量的存儲訪問。

*專用接口：優化加速器與主機系統之間的通信，最小化延遲和開銷。

加速鍵技術的優勢

加速鍵技術為ML工作負載提供了以下主要優勢：

*顯著的性能提升：專用加速器可以比通用CPU快幾個數量級，從而顯著減少訓練和推理時間。

*提高吞吐量：高帶寬內存和優化接口支持高吞吐量數據流，使加速器能夠同時處理大量任務。

*降低功耗：加速器通常比CPU功耗更低，從而在高性能計算環境中節約能源。

*加速算法創新：加速器的可用性使開發人員能夠探索新的算法和模型，這些算法和模型以前因計算成本過高而無法實現。

*簡化開發：加速鍵API和工具簡化了應用程序開發，使開發人員能夠輕松利用加速器的功能。

加速鍵技術的具體示例

GPU（圖形處理單元）：最初設計用于視頻游戲和圖形處理，但現在被廣泛用于ML加速。GPU具有大規模并行處理器陣列，非常適合處理矩陣運算。

TPU（張量處理單元）：谷歌開發的專用ASIC（專用集成電路），專門用于ML訓練和推理。TPU針對張量運算進行了優化，具有高吞吐量和低延遲。

FPGA（現場可編程門陣列）：可重新編程的芯片，可以定制以實現特定功能。FPGA可以用于構建高度定制的加速器，滿足特定的ML要求。

ASIC（專用集成電路）：為特定任務定制的芯片。ASIC提供最高的性能和效率，但缺乏FPGA的可編程性。第二部分加速鍵在機器學習工作負載中的應用場景關鍵詞關鍵要點主題名稱：自然語言處理

1.加速鍵可顯著提高大型語言模型（LLM）的訓練和推理速度，使其適用于更廣泛的應用程序。

2.通過利用稀疏性和量化技術，加速鍵優化了LLM處理文本數據時的內存和計算要求。

3.硬件加速器與深度學習框架的集成簡化了LLM部署，降低了機器學習專家的門檻。

主題名稱：計算機視覺

加速鍵在機器學習工作負載中的應用場景

1.訓練深度神經網絡

*加速鍵通過提供高吞吐量和低延遲的計算資源，極大地提高了深度神經網絡的訓練速度。

*例如，NVIDIATeslaV100GPU中的TensorCore可實現高達120TFLOPS的浮點性能，用于對網絡中的張量進行矩陣乘法運算。

*這種加速使研究人員和從業者能夠訓練更大、更復雜的模型，從而提高其準確性和泛化能力。

2.推理和部署機器學習模型

*加速鍵在部署機器學習模型進行預測方面也發揮了至關重要的作用。

*它們提供低延遲和高吞吐量，使模型能夠快速響應實時的推理請求。

*例如，IntelXeonGold6258RCPU中的AVX-512指令集可提供寬SIMD（單指令多數據）并行性，以加速矩陣運算和卷積操作。

*這使模型能夠在大規模部署中實現高性能推理。

3.圖形處理

*在處理機器學習工作負載時，圖形處理單元(GPU)尤其重要，因為它涉及大量矩陣操作和并行計算。

*GPU具有大量并行的流式多處理器，每個多處理器都有自己的計算核心和內存高速緩存。

*這使它們能夠高效地處理圖像、視頻和音頻等數據密集型任務。

*例如，NVIDIAGeForceRTX3090GPU具有24GBGDDR6X顯存，可處理大型數據集和高分辨率圖像。

4.數據預處理

*機器學習工作負載通常涉及大量數據的預處理，包括清理、轉換和特征工程。

*加速鍵可通過提供高速數據操作和并行處理來加速此過程。

*例如，ApacheHadoop中的ApacheSpark框架利用分布式計算引擎和內存中數據處理來快速處理大數據集，提高數據預處理的速度和效率。

5.超參數調優

*超參數調優是機器學習工作負載中一個至關重要的步驟，涉及尋找一組最佳的超參數值，以優化模型的性能。

*加速鍵通過允許并行評估不同的超參數組合來加快此過程。

*例如，GoogleCloudVertexAI提供了自動超參數調優功能，利用分布式計算資源和機器學習算法來探索超參數空間并確定最佳設置。

6.模型評估

*模型評估是評估機器學習模型性能并確定其精度、泛化能力和魯棒性的過程。

*加速鍵可通過提供高吞吐量計算和并行處理來加快模型評估。

*例如，TensorFlow中的tf.data.experimental.cardinality()函數可以快速確定數據集中的樣本數量，有助于加速評估過程。

7.可解釋性

*可解釋性是理解機器學習模型做出預測的背后的原因的能力。

*加速鍵通過促進可解釋性技術，如梯度解釋和沙普利加法解釋，支持可解釋性的發展。

*例如，IBMWatsonOpenScale提供工具和技術來解釋機器學習模型，提高其透明度和可信賴性。

結語

加速鍵在機器學習工作負載中發揮著變革性的作用，提供了高性能計算、低延遲和并行處理能力。通過利用這些加速鍵，研究人員和從業者能夠訓練和部署更復雜、更準確的模型，并加快數據預處理、超參數調優、模型評估和可解釋性等過程。加速鍵的持續進步將繼續推動機器學習領域的創新和進步。第三部分加速鍵優化機器學習訓練和推理性能的機制關鍵詞關鍵要點并行計算

1.加速鍵提供多個處理單元，允許同時處理多個計算任務。

2.通過并行執行數據訓練和模型計算，大幅減少訓練和推理時間。

3.并行架構優化了資源利用率，最大限度地提高計算效率。

數據吞吐量優化

1.加速鍵具有高帶寬接口，能夠快速傳輸大量數據。

2.優化數據預處理和模型加載過程，減少數據傳輸延遲。

3.通過減少數據瓶頸，提高機器學習模型的訓練和推理速度。

內存帶寬優化

1.加速鍵提供大容量內存帶寬，減少數據從內存到處理單元的傳輸延遲。

2.通過優化內存訪問模式，提高數據訪問速度。

3.充足的內存帶寬緩解了內存瓶頸，加速了機器學習任務的執行。

浮點計算性能

1.加速鍵專為高效浮點計算而設計，提供高吞吐量和精度。

2.優化浮點運算單元，加速神經網絡訓練和推理中大量的浮點計算。

3.精準的浮點計算確保了機器學習模型的準確性和可靠性。

深度學習優化

1.加速鍵內置專門的深度學習指令集，可優化神經網絡模型的執行。

2.通過提高卷積、池化和激活函數的執行效率，加速深度學習訓練和推理。

3.深度學習優化技術縮短了機器學習任務的完成時間，提高了模型性能。

可擴展性

1.加速鍵支持多卡配置，允許按需擴展機器學習系統。

2.通過分布式訓練和推理算法，將訓練和推理負載分布到多個加速鍵上。

3.可擴展性使機器學習模型可以處理更大數據集和更復雜的任務。加速鍵優化機器學習訓練和推理性能的機制

加速鍵作為一種硬件加速器，通過提供專門的計算單元，顯著優化了機器學習訓練和推理性能。其工作機制主要體現在以下幾個方面：

一、并行計算：

加速鍵集成了大量處理單元，例如張量處理單元（TPU）或矩陣乘法單元（MMU），可以并行執行大量計算。這極大地提高了機器學習算法的吞吐量，尤其是在需要大量矩陣乘法或卷積運算的深度學習模型中。

二、專門化的指令集：

加速鍵配有針對機器學習操作量身定制的指令集。這些指令專門針對機器學習中常見的數學運算（例如矩陣乘法、卷積和激活函數）進行了優化。通過使用這些特定指令，加速鍵可以顯著減少執行時間和功耗。

三、高速內存接口：

加速鍵直接連接到高速內存（例如HBM或GDDR6），從而減少了數據傳輸延遲。這種低延遲訪問內存的能力對于機器學習訓練和推理至關重要，因為這些任務需要頻繁的數據讀取和寫入。

四、低精度運算：

加速鍵支持低精度運算，例如FP16（16位浮點數）或INT8（8位整數）。這些較低精度的格式對于機器學習任務來說通常有足夠的精度，并且可以進一步降低計算成本和功耗。

五、優化數據流：

加速鍵通常采用流水線架構，可以將任務分解為多個階段并在流水線上并行執行。這種數據流優化減少了計算延遲，從而提高了整體性能。

具體優化：

*訓練：加速鍵在訓練期間提供顯著的加速，因為它們可以并行處理大量梯度計算。這使得迭代更快，從而加快模型收斂速度。

*推理：加速鍵也可以在推理階段顯著提高性能。通過并行執行推理操作，加速鍵可以降低響應時間并處理更高的請求負載。

*混合精度訓練：加速鍵支持混合精度訓練，這是一種結合浮點和低精度運算的技術。這樣可以平衡精度和性能，在保持模型質量的同時加快訓練速度。

結論：

加速鍵優化機器學習訓練和推理性能的機制通過并行計算、專門化的指令集、高速內存接口、低精度運算和優化數據流來實現。這些機制使加速鍵能夠顯著提高吞吐量、降低延遲和減少功耗，從而加速機器學習工作負載。第四部分加速鍵與其他加速方案的比較關鍵詞關鍵要點主題名稱：與GPU的比較

1.加速鍵與GPU均可提供硬件加速，提高機器學習模型訓練和推理的性能。

2.加速鍵專門針對機器學習算法進行優化，在某些工作負載上具有更高的效率和更低的功耗。

3.GPU在圖形處理方面更強大，而加速鍵在機器學習特定任務方面更具優勢。

主題名稱：與TPU的比較

加速鍵與其他加速方案的比較

1.GPU與加速鍵

*相似之處：

*兩者都是硬件加速器，可提高機器學習模型的訓練和推理速度。

*均提供并行處理能力，從而加快計算。

*差異：

*架構：GPU采用通用的并行架構，而加速鍵采用專門針對機器學習操作（如矩陣乘法）設計的架構。

*適用性：GPU適用于廣泛的應用程序，包括圖形處理、機器學習和科學計算。加速鍵則專門用于機器學習工作負載，優化了性能和能效。

2.TPU與加速鍵

*相似之處：

*都是為機器學習而設計的專用硬件加速器。

*提供高吞吐量和低延遲，適合大規模訓練和推理任務。

*差異：

*技術：TPU采用張量處理單元(TPU)技術，專門用于加速機器學習計算。加速鍵使用與GPU相似的流式多處理器(SM)架構，但經過優化以支持機器學習操作。

*生態系統：TPU由Google開發和支持，而加速鍵由多個供應商提供，具有更廣泛的生態系統支持。

3.FPGA與加速鍵

*相似之處：

*可編程硬件，可根據特定任務進行定制。

*提供低延遲和高能效，適用于實時和邊緣計算。

*差異：

*編程：FPGA需要使用硬件描述語言(HDL)進行編程，而加速鍵通常使用高級編程語言（如Python或C++)。

*靈活性：FPGA提供更高的可編程性，允許自定義硬件配置。加速鍵則提供預定義的硬件功能，犧牲了一些靈活性以換取易用性。

4.ASIC與加速鍵

*相似之處：

*都是針對特定任務進行設計的專用硬件。

*提供最佳性能和能效，適用于大規模生產。

*差異：

*可編程性：ASIC是一次性設計，不可編程。加速鍵通常可通過軟件更新進行升級，提供更大的靈活性。

*成本：ASIC的開發和制造成本很高，而加速鍵則相對便宜。

性能比較

以下圖表比較了不同加速方案在機器學習工作負載上的相對性能：

|加速方案|訓練性能|推理性能|能效|

|||||

|GPU|高|高|中等|

|加速鍵|非常高|非常高|高|

|TPU|極高|高|低|

|FPGA|中等|低|高|

|ASIC|極高|極高|極高|

選擇加速方案的考慮因素

選擇加速方案取決于以下因素：

*工作負載類型（訓練或推理）

*性能要求

*能效需求

*預算

*生態系統支持

*可編程性要求

結論

加速鍵在機器學習工作負載加速中提供了獨特的優勢，包括極高的性能、高能效和易于使用性。與其他加速方案相比，加速鍵在訓練和推理任務上均表現出色，使其成為處理大規模機器學習項目的理想選擇。第五部分加速鍵在云計算和邊緣計算中的應用關鍵詞關鍵要點加速鍵在云計算中的應用：

1.簡化機器學習部署：云平臺提供預先配置的加速鍵環境，使開發人員能夠更輕松、更快速地部署機器學習模型。

2.優化訓練和推理性能：加速鍵可以顯著提升模型訓練和推理速度，從而縮短開發周期并加快生產效率。

3.降低基礎設施成本：通過共享加速鍵資源，云平臺可以為用戶提供比本地部署更具成本效益的解決方案。

4.增強可擴展性：云平臺的高可擴展性使加速鍵的使用能夠隨著計算需求擴展，確保模型部署的靈活性和可持續性。

加速鍵在邊緣計算中的應用：

加速鍵在云計算和邊緣計算中的應用

加速鍵（Accelerators）在云計算和邊緣計算中發揮著至關重要的作用，為機器學習（ML）工作負載提供顯著的性能提升。這些專門的硬件組件旨在加速特定計算任務，從而提高應用程序的吞吐量、延遲和能效。

云計算中的加速鍵

在云計算環境中，加速鍵主要用于處理高性能計算（HPC）和ML應用程序。它們通常采用以下形式：

*圖形處理單元(GPU)：GPU具有大量并行處理核，非常適合處理圖形密集型任務和ML算法。

*張量處理單元(TPU)：TPU是Google專有的硬件設備，專門設計用于加速ML模型的訓練和推理。

*現場可編程門陣列(FPGA)：FPGA是可重新配置的硬件設備，可以定制以執行特定計算任務，包括ML。

將加速鍵集成到云平臺中可以提供以下優勢：

*更高的性能：加速鍵可以顯著提高ML工作負載的性能，縮短訓練時間和推理延遲。

*成本優化：通過利用加速鍵的并行處理能力，企業可以以更低的成本處理更大的數據集。

*可擴展性：云平臺使企業能夠根據需求動態分配加速鍵資源，促進可擴展性和靈活性。

邊緣計算中的加速鍵

在邊緣計算環境中，加速鍵對于處理時延敏感的ML應用程序至關重要。由于邊緣設備通常具有受限的處理能力，因此加速鍵可以提供額外的計算能力，以在本地處理數據。

邊緣計算中的加速鍵通常采用以下形式：

*移動GPU：移動GPU旨在集成到智能手機、平板電腦和其他移動設備中，為增強現實(AR)和虛擬現實(VR)應用程序提供加速。

*嵌入式GPU：嵌入式GPU被設計為低功耗解決方案，集成到物聯網(IoT)設備和其他邊緣設備中。

*神經處理單元(NPU)：NPU是專門設計用于加速神經網絡推理的專用硬件。

在邊緣計算中部署加速鍵可以提供以下好處：

*低延遲：加速鍵使邊緣設備能夠以較低的延遲處理ML工作負載，從而實現實時響應和更快的決策制定。

*數據隱私：通過在邊緣設備上處理數據，企業可以減少傳輸到云端的敏感信息量，從而提高數據隱私。

*脫機操作：加速鍵使邊緣設備即使在沒有網絡連接的情況下也能處理ML工作負載，提高了可靠性和可用性。

加速鍵的未來發展

隨著ML應用程序的不斷興起，加速鍵在云計算和邊緣計算中的作用有望不斷增長。未來，我們可以期待看到以下趨勢：

*更專門的加速鍵：針對特定ML任務（例如自然語言處理和計算機視覺）的定制加速鍵將變得更加普遍。

*異構計算：將加速鍵與中央處理器(CPU)和內存集成到統一的架構中，優化了性能和能效。

*邊緣AI優化：專為邊緣計算設計的加速鍵將繼續發展，以滿足低功耗、低延遲和可靠性要求。

總之，加速鍵在云計算和邊緣計算中對于加速ML工作負載至關重要，提供更高的性能、成本優化、可擴展性、低延遲、數據隱私和脫機操作。隨著ML應用程序的持續增長，加速鍵在推動創新和改善用戶體驗方面的作用預計將變得越來越重要。第六部分加速鍵的性能度量和基準測試方法關鍵詞關鍵要點【加速器性能度量】

1.峰值吞吐量：每秒處理的最大操作數，衡量加速器的并行計算能力。

2.延遲：特定操作的執行時間，衡量加速器的響應速度。

3.能效：每單位時間處理每瓦特功率的操作數，衡量加速器的能源效率。

【加速器基準測試方法】

加速鍵的性能度量和基準測試方法

加速鍵的性能度量和基準測試至關重要，旨在評估其在加速機器學習(ML)工作負載方面的有效性和效率。以下介紹了廣泛使用的性能度量和基準測試方法：

性能度量

*加速比：加速比衡量了使用加速鍵與僅使用CPU執行的相同ML任務所需時間的比率。加速比越高，表明加速鍵加速越明顯。

*效率：效率衡量了加速鍵在給定時間內處理數據的能力。它通常以每秒處理的數據量（例如推理操作每秒）來表示。

*功耗：功耗評估了加速鍵在處理ML任務時的能源消耗。它通常以瓦特為單位表示，對于具有功耗限制的設備（例如移動設備）尤為重要。

*延遲：延遲衡量了加速鍵處理ML請求并返回結果所需的時間。對于需要實時響應的應用程序至關重要。

基準測試方法

*SyntethicBenchmarks：合成基準測試使用專門設計的ML任務和數據集來評估加速鍵的性能。這些基準測試提供了可控和可重復的環境，以便對不同加速鍵進行比較。

*Real-WorldBenchmarks：實際基準測試使用真實的ML應用程序和數據集來評估加速鍵的性能。這些基準測試反映了加速鍵在實際生產環境中的性能。

*CloudBenchmarks：云基準測試在云計算平臺上執行，允許用戶比較不同加速鍵的性能，而無需購買和設置自己的硬件。

具體測試方法

1.圖像分類：使用ImageNet數據集或CIFAR-10數據集進行圖像分類任務。測量加速比、效率、功耗和延遲。

2.目標檢測：使用COCO數據集進行目標檢測任務。測量加速比、效率、功耗和延遲。

3.自然語言處理：使用GLUE基準或SQuAD數據集進行自然語言處理任務。測量加速比、效率、功耗和延遲。

4.推薦系統：使用MovieLens數據集或NetflixPrize數據集進行推薦系統任務。測量加速比、效率、功耗和延遲。

5.計算機視覺：使用YOLOv5數據集或MSCOCO數據集進行計算機視覺任務。測量加速比、效率、功耗和延遲。

6.多模態AI：使用multimodalAI基準測試，同時評估加速鍵在圖像、文本和音視頻處理方面的性能。測量加速比、效率、功耗和延遲。

通過使用這些性能度量和基準測試方法，可以全面評估加速鍵的性能，并確定它們在特定ML工作負載中的適用性。第七部分加速鍵的未來發展趨勢關鍵詞關鍵要點多模態加速鍵

1.隨著多模態模型（如ChatGPT）的興起，對能處理多種數據類型（如文本、圖像、音頻）的加速鍵的需求不斷增長。

2.多模態加速鍵將整合不同的內核和架構，優化不同類型數據的處理。

3.它們將使開發人員能夠更輕松地構建和部署多模態應用程序，加速人工智能的采用。

云原生加速鍵

1.云計算的普及促進了基于云的機器學習工作負載的增長。

2.云原生加速鍵專門用于云環境，并與云平臺無縫集成。

3.它們提供彈性、可擴展性和按需定價，使企業能夠優化云中的機器學習資源利用率。

浸沒式計算

1.浸沒式計算涉及將加速鍵浸沒在冷卻液中以提高效率和性能。

2.這消除了風扇和散熱器，從而節省了空間、降低了噪音并提高了可靠性。

3.浸沒式計算使更密集的加速鍵部署成為可能，進一步提高了機器學習處理能力。

異構集成

1.異構集成涉及將不同類型的加速鍵（例如CPU、GPU、FPGA）集成到單個設備中。

2.這使機器學習工作負載能夠根據具體任務利用最佳加速鍵類型。

3.異構集成提高了效率、降低了功耗，并消除了跨多個設備移動數據的需要。

神經形態計算

1.神經形態計算模擬人腦結構和功能，以提高機器學習的效能和準確性。

2.神經形態加速鍵具有低功耗、高吞吐量和內存帶??寬。

3.它們特別適用于機器學習任務，例如自然語言處理和圖像識別。

量子加速

1.量子計算利用量子力學原理解決傳統計算機無法處理的復雜問題。

2.量子加速鍵可顯著加速機器學習算法，特別是涉及優化和搜索。

3.隨著量子計算機的不斷發展，量子加速有望徹底改變機器學習領域。加速鍵的未來發展趨勢

加速鍵作為加速機器學習工作負載的關鍵技術，其未來發展趨勢主要體現在以下幾個方面：

1.多樣化計算架構集成

加速鍵不再局限于單一計算架構，而是將多種異構計算引擎集成到同一芯片中。例如，將CPU、GPU、FPGA和專用加速器相結合，以滿足不同機器學習模型的多樣化計算需求。

2.軟件定義加速

軟件定義技術將應用于加速鍵，允許開發人員根據特定工作負載定制其功能和配置。通過動態可編程性，加速鍵可以優化其性能，并適應不斷變化的算法和數據。

3.人工智能輔助設計

人工智能將用于輔助加速鍵的設計和優化。通過機器學習和深度學習算法，可以自動探索和生成高效的加速鍵架構，并根據特定應用程序調整其參數。

4.加速器專用存儲

針對機器學習工作負載對大規模數據處理的需求，加速鍵將配備專用存儲，以實現高效的數據訪問和處理。例如，片上高速緩存、高帶寬內存和非易失性存儲等。

5.云端和邊緣協同

加速鍵將廣泛應用于云端和邊緣計算環境。云端加速鍵將提供大規模并行處理能力，而邊緣加速鍵將專注于低延遲和低功耗，以滿足實時應用程序的需求。

6.生態系統支持

一個健全的軟件生態系統對于加速鍵的廣泛采用至關重要。這包括高性能編譯器、優化框架和開發工具，以簡化加速鍵的編程和部署。

7.功耗優化

隨著機器學習模型變得越來越復雜，降低加速鍵功耗變得至關重要。先進的架構和工藝技術，例如異構計算和低功耗設計，將用于提高加速鍵的能效。

8.安全性增強

隨著機器學習在敏感領域的應用越來越多，加速鍵的安全性至關重要。硬件加密、安全啟動和內存保護等安全機制將被集成到加速鍵中，以保護數據和隱私。

9.可持續性

加速鍵的設計和制造將考慮可持續性。采用節能材料、降低功耗和優化冷卻系統等措施，將有助于減少加速鍵對環境的影響。

10.跨行業應用

加速鍵將在機器學習以外的領域得到廣泛應用，例如高性能計算、數據分析和金融建模。通過提供可擴展的計算能力，加速鍵將加速各個行業的創新和進步。

總之，加速鍵的未來發展趨勢表明，它們將變得更加多樣化、可定制、智能化和高效。通過持續的創新和生態系統支持，加速鍵將繼續成為加速機器學習工作負載并推動新一代人工智能解決方案的關鍵推動力量。第八部分加速鍵在機器學習創新中的作用加速鍵在機器學習創新中的作用

引言

加速鍵是一種硬件設備或軟件技術，旨在提高機器學習（ML）算法的訓練和推理性能。它們通過加快計算過程、優化內存使用并減少通信開銷來實現這一點。

加速器的類型

1.圖形處理單元(GPU)

GPU是專為并行處理大量數據的圖形應用而設計的。它們提供比中央處理單元(CPU)更高吞吐量和更高的內存帶寬，使其成為訓練大型ML模型的理想選擇。

2.張量處理單元(TPU)

TPU是專門為ML工作負載而設計的特定于應用程序的集成電路(ASIC)。它們提供極高的計算能力，同時保持低功耗，使其適用于云和邊緣部署。

3.場可編程門陣列(FPGA)

FPGA是可重新配置的硬件設備，可以編程為針對特定ML算法進行優化。它們提供低延遲和高吞吐量，使其適用于實時和低延遲應用程序。

加速器的優點

*縮短訓練時間：加速器可以顯著減少ML模型的訓練時間，從幾天或幾周縮短到幾小時或幾分鐘。

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