DL：神經網絡算法簡介之耗算力的簡介、原因、經典模型耗算力計算、GPU使用之詳細攻略

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目錄

神經網絡算法耗算力的簡介

神經網絡算法耗算力的原因

神經網絡算法耗算力的經典模型耗算力計算

1、AlexNet網絡

GPU使用

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神經網絡算法耗算力的簡介

? ? ? ? 通過比特幣來理解算力。算力（也稱哈希率）是比特幣網絡處理能力的度量單位。即為計算機（CPU）計算哈希函數輸出的速度。比特幣網絡必須為了安全目的而進行密集的數學和加密相關操作。 例如，當網絡達到10Th/s的哈希率時，意味著它可以每秒進行10萬億次計算。

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神經網絡算法耗算力的原因

? ? ? ? 隨著大數據和網絡的大規模化，深度學習需要進行大量的運算。

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神經網絡算法耗算力的經典模型耗算力計算

1、AlexNet網絡算力

DL之AlexNet：AlexNet算法的簡介(論文介紹)、架構詳解、案例應用等配圖集合之詳細攻略之AlexNet網絡所需算力

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GPU使用

1、基于TensorFlow 的分布式學習的效果：橫軸是GPU的個數，縱軸是與單個GPU相比時的高速化率。

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

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《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

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