MLPerf结果证实至强® 可有效助力深度学习训练
MLPerf结果证实至强® 可有效助力深度学习训练 · 核心与视觉计算事业部副总裁Wei Li通过博客回顾了英特尔这几年为提升深度学习性能所做的努力。 · 目前根据英特尔® 至强® 可扩展处理器的MLPerf结果显示，英特尔® 至强®可扩展处理器已超出性能阈值，对于希望在基础设施上运行多个工作负载的数据科学家，因为他们无需投资购买专用硬件，这款处理器是一个有效选择。 · 20 多年来，我一直致力于
相关文章
- 1. MLPerf结果证明至强® 可有效助力深度学习训练
- 2. 深度学习预训练
- 3. 深度学习中Batch size对训练效果的影响
- 4. 深度学习训练技巧总结
- 5. 深度学习——预训练
- 6. 【深度学习-CNN】训练样本不平衡对训练结果的影响
- 7. 深度学习的训练和调参
- 8. 深度学习的训练加速
- 9. 深度学习训练技巧
- 10. 深度学习小技巧（一）：高效训练
- 更多相关文章...
- • SVG 模糊效果 - SVG 教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 算法总结-深度优先算法
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. MLPerf结果证明至强® 可有效助力深度学习训练
- 2. 深度学习预训练
- 3. 深度学习中Batch size对训练效果的影响
- 4. 深度学习训练技巧总结
- 5. 深度学习——预训练
- 6. 【深度学习-CNN】训练样本不平衡对训练结果的影响
- 7. 深度学习的训练和调参
- 8. 深度学习的训练加速
- 9. 深度学习训练技巧
- 10. 深度学习小技巧（一）：高效训练