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2小时演讲,近140页PPT,这个NeurIPS

2020-01-23

到达这些方针的应战;

了解规划中需求考虑到的问题,以及或许平衡在算法功能和耗能中遇到的问题;

4. 要重视硬件推理,但包含一部分练习的内容。

在解说的过程中,Sze 教授会交叉很多的图解和事例,让介绍愈加充分风趣。

以下为讲演目录:

深度神经网络概述;

要害方针和规划方针;

规划考量:

CPU 和 GPU 渠道;

专用/特别用处渠道;

Q A;

算法和硬件联合规划;

其他渠道;

用于体系点评 DNN 处理器的东西;

从视频来看,Sze 教授十分谨慎、详尽地介绍了这一范畴简直一切的内容,十分适合在实践使用中需求了解各类硬件加快办法的研究者和开发者观看。机器之心对其间的首要内容进行了选编:

讲演刚开始,Sze 教授回忆了深度学习的开展,并扼要提到了一些首要的 DNN 模型。

随后,她介绍了点评模型在耗能方面的一些要害方针。她指出,方针体系实践上比人们想的要丰厚和杂乱得多。比如说,在点评模型的时分,要更多地重视到比如推迟性、能耗、硬件本钱、灵活性和可扩展性等方面。

这些方针背面,都应当有具体可量化的方针。因而,在讲演中,Sze 教授将这些方针分化为多个实践的子使命方针,并量化了所需求经过的过程和办法。并依据分化使命和剖析后的成果提出应当进行优化的环节,以及具体的办法,整个解说鞭辟入里。

要到达这些方针,需求的不仅仅是算法方面的优化。Sze 教授一起也介绍了规划方面应当考虑的方针和使命,并分化成了软件和硬件层面,并给出了具体的分化。

讲演中还值得一提的是,Sze 教授提到了算法和硬件协同规划的思路。经过这样的办法,更好更快地到达方针。

甚至有对神经架构查找一类算法的规划思路收拾。

最终,Sze 教授对整个讲演进行了总结。

从讲演内容来看,Sze 教授的思路十分清楚。她首先为「高效加快 DNN」提出了点评规范和对应的分化使命和方针,并依据这些方针提出相应的办法。期间还包括了不同的硬件渠道、算法和使命,可谓是「一条龙」介绍。机器之心在此引荐读者朋友观看讲演,定能有所收成。

当然,除了 Sze 教授的讲演外,机器之心还会持续重视重要的 Tutorial 并引荐给我们。欢迎读者们持续重视 NeurlPS2019 大会相关报导。

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