深度学习硬件方案综述

• 作者: 沈阳 王亚男 王倩 王磊
• 来源期刊: 广播电视信息
• 关键词: 深度学习 人工智能 深度神经网络 硬件加速器
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与大数据
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 字数: 3437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1997.2017.10.012

摘要

深度学习技术促进了人工智能的迅速发展,被广泛应用于各个领域.但深度神经网络模型规模庞大、结构复杂,对其进行优化需要耗费巨大的计算资源.随着计算机硬件的快速发展,各种加速器的处理能力显著增强,为深度学习提供了硬件基础.本文首先介绍深度学习背景及其对硬件的需求;然后对当前主要的硬件加速器进行对比分析;最后进行总结展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王亚男		6	3	1.0	1.0
2	沈阳		11	14	2.0	3.0
3	王倩		13	29	3.0	5.0
4	王磊		29	56	3.0	6.0