面向高效能计算的深度学习框架优化策略
【8月更文第9天】随着深度学习在各个领域的广泛应用，对训练模型的速度和效率要求越来越高。为了满足这些需求，深度学习框架需要针对不同硬件平台进行优化。本文将探讨针对GPU、TPU等硬件平台的优化策略，重点关注数据传输效率、并行计算策略及内存管理等方面。
深度学习之适应硬件的神经网络
深度学习的适应硬件的神经网络设计旨在最大限度地利用特定硬件平台的计算和存储能力，提高模型的执行效率和性能。这些硬件包括图形处理单元（GPU）、张量处理单元（TPU）、现场可编程门阵列（FPGA）和专用集成电路（ASIC）。