处理器
Slide，intel开发的新深度学习算法
目录:
几天前， 英特尔实验室和莱斯大学发布了SLIDE ，这是一种创新的深度学习算法，可以更有效地利用当今的硬件。
幻灯片，英特尔开发的新的深度学习算法
使用SLIDE可以大大提高传统AI模型的深度学习训练的CPU效率。 该研究工作举例说明了一组具有44个Xeon内核的平台和一组价值100, 000美元的平台，这些平台由8个NVIDIA Volta V100加速卡支持，执行相同的训练任务所需的时间比任何其他算法少3.5倍。
SLIDE不需要GPU，因为它在深度学习方面有根本不同的方法。 用于深度神经网络的标准“反向传播”训练技术需要矩阵乘法，这是GPU的理想工作量。 利用SLIDE，Shrivastava，Chen和Medini将神经网络训练变成了可以用哈希表解决的搜索问题。
与反向传播训练相比，这从根本上减少了SLIDE的工作量。 Shrivastava说，像亚马逊，谷歌和其他公司提供的基于云的深度学习服务的高端GPU平台有八台Tesla V100，价格约为10万美元。
访问我们关于市场上最佳处理器的指南
有趣的是， 英特尔还表示，由于未启用DLBoost，因此尚未完全优化其平台 。 但是，尚未宣布用于完成44个内核的Xeon CPU的确切型号。 推测它们可能是两个Xeon Platinum 6238，具有22个内核和44个线程，尽管它们也可能是尚未发布的未发布型号。
似乎计算的未来将通过人工智能和深度学习来实现，这一领域已被英特尔和英伟达很好地利用。 我们会及时通知您。
