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于潇宇的专栏

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深度学习的异构加速技术（一）效率因通用而怠，构架为 AI 而生

本文介绍了深度学习的异构加速技术，包括基于FPGA、GPU、TPU等不同架构的加速方案。这些方案通过优化计算、存储和互联等关键环节，提高了深度学习的计算性能。同时，针对带宽瓶颈和算力伸缩等挑战，异构加速技术也展示了强大的潜力。

2017-09-26

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深度学习的异构硬件加速：TPU 特性与数据中心的 ASIC 应用（概述篇）

本文从应用背景的角度论述了Google研制Tensor Processing Unit（TPU）并将其应用于数据中心的原因。在后续的技术篇中，文章会从技术架构的角度，并结合其论文来详细讨论。

2017-08-29

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