深度学习的硬件计算环境 1.专用硬件： 1.TPys、(Tensor Processing.nits):,申Google开发，专为深度学习 而设计，在Google的云端服务中大规模应用。 2.ASICs(Application-Specific Integrated Circuits)ia.针对特定深度学 写崔务进特优化的是制悉片，如神经网络茄速器。 2.云端计算： 1命漆童婴奢握俸瘿如哈接餐用·屏眇股翠握塔 的成苯和门槛。 3.未来展望： 1.随着深度学习模型的不断发展和复杂化，对硬件计算能力的需求 将继续增加。 2新型硬件架构和算法的不断涌现将进一步推动深度学习在各领域 的应用和发展。 广东工业大学李东深度学习的硬件计算环境 1.专⽤硬件： 1.TPUs（Tensor Processing Units）：由Google开发，专为深度学习 ⽽设计，在Google的云端服务中⼤规模应⽤。 2.ASICs（Application-Specific Integrated Circuits）：针对特定深度学 习任务进⾏优化的定制芯⽚，如神经⽹络加速器。 2.云端计算： 1.公共云服务提供商（如AWS、Azure、Google Cloud）提供了强⼤ 的深度学习硬件资源，可按需使⽤，降低了深度学习实验和应⽤ 的成本和⻔槛。 3.未来展望： 1.随着深度学习模型的不断发展和复杂化，对硬件计算能⼒的需求 将继续增加。 2.新型硬件架构和算法的不断涌现将进⼀步推动深度学习在各领域 的应⽤和发展。 ⼴东⼯业⼤学 李东