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基于GPU和分布式CPU的协同过滤推荐算法加速技术研究.在这个信息式增长的年代,为了满足个体用户更精准和便捷的信息需求,个性化推荐系统应运而生,而协同过滤推荐技术是已知最广泛被采用的一种选择.由于数据规模的激增,传统的协同过滤算法若仍然运行于...
文：刘忆智王贻达AWSAI在AWSAI，我们发现虽然GPU在深度学习里扮演着重要角色，实际操作中有很多卷积神经网络推理其实都由CPU上完成，无论是在云上还是在终端。经过一番评测，我们认识到没有一款深度学习框架…
南京机电职业技术学院信息工程系2011级毕业论文毕业设计(论文)题目浅谈中央处理器（CPU）的功能与发展姓名学号G1130515信息工程系专业软件技术.net指导教师：南京机电职业技术学院信息工程系2011级毕业论文CPU（中央处理单元）是...
21人贡献了经验.现在笔记本都配有双核的CPU，而Win10也能够很好的支持多核CPU，但如果没有对Win10进行设置，无论是双核还是多核CPU都无法发挥其应有的速度，那么该怎么样进行Win10设置才能提高CPU的速度呢？.下面小编分享提高win10系统CPU运行速度方法：.
本文介绍了FastFormers，它能对基于Transformer的模型在各种NLU任务上实现高效的推理时间性能。.论文FastFormers的作者表明，利用知识蒸馏、结构化剪枝和数值优化可以大幅提高推理效率。.我们表明，这种改进可以达到200倍的加速，并在22倍的能耗下节省超过200倍的...
AI丨MIT教授博士论文：面向深度学习的高效方法与硬件加速.未来将出现大量廉价、低功耗的智能设备，而深度神经网络已经发展出适合机器学习任务的顶尖算法技术。.但是，这些算法计算量大，很难部署到硬件资源有限、能量预算紧张的嵌入式设备中。.同时...
GPU加速比有很多计算方法，就我所知的有1.CPU/(CPU+GPU)，这种加速比计算方法就是仅使用CPU所需计算时间和把使用相同的CPU+GPU计…显示全部
在科研中，大多数论文其实还是看精度和效果的，对于速度其实没有那么高的追求，很多人用速度评价自己算法的复杂度很低，但实际上这是不准确的，当然在精度占优的情况下，能够提高速度，就相当于如虎添翼，6上加6。关于算法程序的加速，在动手前先要按照如下流程进行思考，以决定从哪里...
MIT发布《人工智能加速器》2021年度综述论文，详解80+类AI芯片性能优劣.新智元报道来源：专知编辑：David在过去的几年里，每个月都会发布新的机器学习加速器，用于语音识别、视频对象检测、辅助驾驶和许多数据中心应用。.本文更新了过去两年人工智能加速...
基于多核处理器并行加速EDA算法研究.【摘要】：随着集成电路工艺以及计算机体系结构的深入发展,受到功耗和散热的限制,单核处理器在工作频率上已达到极限,因此处理器逐渐向多核的方向发展。.多核处理器是指在一枚处理器中集成多个完整的计算核心...
基于GPU和分布式CPU的协同过滤推荐算法加速技术研究.在这个信息式增长的年代,为了满足个体用户更精准和便捷的信息需求,个性化推荐系统应运而生,而协同过滤推荐技术是已知最广泛被采用的一种选择.由于数据规模的激增,传统的协同过滤算法若仍然运行于...
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