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一个领针中即可保存全部贝多芬作品

喜子2021-09-12 16:39:26【资讯】人已围观

简介一个领针中即可保存全部贝多芬作品

一个领针中即可保存全部贝多芬作品,并可使用耳机聆听。———天体物理学家、科学评论员 Neil deGrasse Tyson
……超低功耗嵌入式设备的普及,以及用于微控制器的 TensorFlow Lite 等嵌入式机器学习框架的推出,意味着人工智能驱动的 IoT 设备将得到大规模普及。———哈佛大学副教授 Vijay Janapa Reddi
 
图 1 嵌入设备上的 TinyML 概览图
模型并非越大越好。
本文是 TinyML 系列文章中的第一篇,目的是向读者介绍 TinyML 概念及其未来潜力。本系列的后续文章中,将深入介绍一些特定的应用、具体实现和教程。
引 言
过去的十年中,由于处理器速度的提高和大数据的出现,我们见证了机器学习算法的规模呈指数级增长。最初,模型的规模并不大,在本地计算机中运行,使用 CPU 的一或多个内核。
此后不久,GPU 计算使人们可以处理更大规模的数据集,并且通过基于云的服务,例如 Google Colaboratory 等 SaaS 平台,Amazon EC2 Instances 等 IaaS,GPU 技术变得更易于获取。与此同时,算法仍可在单机上运行。
最近,专用的 ASIC 和 TPU 已可提供大约 8 个 GPU 的处理能力。这些设备的发展,增强了将学习算法分布到多个系统中的能力,满足了规模不断增大的模型需求。
2020 年 5 月发布的 GPT-3 算法,推动模型的规模达到登峰造极的水平。在 GPT-3 的网络架构中,包含了数量惊人的 1750 亿个神经元,是人脑中约 850 亿个神经元的两倍多,也是 Turing-NLG 神经元数量的 10 倍以上。Turing-NLG 发布于 2020 年 2 月,是有史以来的第二大神经网络,其中包含约 
 
 

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