没有GPU的神经网络和ML。我有什么选择？

在没有GPU的情况下，进行神经网络和机器学习的选择有以下几种：

1. CPU计算：使用中央处理器（CPU）进行神经网络和机器学习计算。虽然CPU相对于GPU来说计算速度较慢，但对于一些简单的模型和小规模数据集，仍然可以进行训练和推理。对于CPU计算，可以使用各种编程语言和框架，如Python的NumPy、TensorFlow、PyTorch等。
2. 云计算服务：选择使用云计算服务提供商的GPU实例进行神经网络和机器学习计算。云计算服务提供商通常提供了强大的GPU实例，可以加速计算速度。在腾讯云中，可以选择使用GPU实例进行计算，例如GPU计算型的云服务器、GPU容器服务等。这些服务可以提供高性能的计算能力，加速神经网络和机器学习的训练和推理过程。
3. 分布式计算：使用多台计算机进行分布式计算，将计算任务分配给多个计算节点进行并行计算。通过分布式计算，可以提高计算速度和处理能力。对于神经网络和机器学习，可以使用分布式框架如TensorFlow的分布式训练功能，将计算任务分布到多个计算节点上进行并行计算。
4. 剪枝和量化：对神经网络进行剪枝和量化，减少模型的参数和计算量，从而在没有GPU的情况下降低计算需求。剪枝可以通过去除冗余的连接和参数来减小模型的大小，量化可以将浮点数参数转换为低精度的定点数参数。这些技术可以在一定程度上减少计算需求，使得神经网络和机器学习可以在没有GPU的环境下运行。

需要注意的是，以上选择都是在没有GPU的情况下的替代方案，相比于使用GPU进行计算，它们可能会有一定的性能损失。因此，在进行大规模、复杂的神经网络和机器学习任务时，使用GPU仍然是最佳选择。