关于深度学习移动化的思考

一、   深度学习现状的瓶颈： 1、 计算量巨大，消耗大量的计算资源 2、 模型内存占用大，消耗大量内存资源 3、 模型存储空间大，消耗大量存储空间 4、 只能在云端利用其大量的资源进行模型训练 5、 需要移动设备连接云端，不连接即无法使用其效果。 6、 移动端资源（CPU、GPU、内存）和云端的差距过大，无法进行类似云端的大规模分布式训练。   总结：大模型耗费大量的资源（计算、内存、存储、电）

>>阅读原文<<