你的智能手机的语音助手使用推理,Google的语音识别,图像搜索和垃圾邮件过滤的应用程序也是如此。百度也在语音识别,恶意软件检测和垃圾邮件过滤上使用推理。Facebook的图像识别和Amazon和Netflix的推荐引擎都依赖于推理。 GPU,多亏它们的并行计算能力——或者一次做多件事的能力——在训练和推理上都很好。 系统在GPU上训练...
深度学习训练卡和推理卡的区别有:1、设计目标;2、计算能力;3、内存配置;4、功耗和尺寸;5、成本考虑;6、使用场景。其中,设计目标指的是训练卡主要针对模型的训练过程进行优化,而推理卡则是针对模型的部署和应用进行优化。 1、设计目标 深度学习训练卡:主要为了支持深度学习模型的训练,需要处理大量的数据和复杂的计算。
探讨深度学习训练卡与推理卡的区别，首先需理解神经网络在训练与推理阶段的差异。训练时，神经网络利用随机梯度下降算法优化模型参数。此过程中，显存不仅承载模型参数，还需存储梯度信息，显存需求相比推理阶段增加数倍，需保证显存容量足够。此外，大量数据需读入显存，要求显存带宽足够大以支持大量数据的快速处...
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A.机器学习需要人工设计待处理对象的特征,深度学习不需要B.深度学习包含训练和推理这2个过程,机器学习则没有C.深度学习包含监督和非监督学习这2个类型,机器学习则没有D.深度学习和机器学习在解决具体问题效率上的不同相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈
4、功耗和尺寸 深度学习训练卡：由于需要支持大规模计算，功耗和散热需求都比较高。深度学习推理卡：设计...
inference就不一样了，可以做很多的简化。比如可以直接对算子模型进行简化(这种简化在训练的时候是不能做...
大量数据要读入显存，显存带宽要够大；另外对于当前的大数据量，单卡已经无法满足要求，要用多卡集群训练...
我理解最重要的区别简单来说就是。训练的时候forward的中间结果数据backward的时候还会用到，所以需要更大...