训练和推理用的芯片有所不同。
训练用的芯片通常是指在深度学习模型训练过程中使用的GPU(图形处理器),其核心是并行计算能力,能够加速模型的训练过程。而推理用的芯片通常是指在模型训练完成后,用于模型推理(即预测)的CPU或GPU。这类芯片需要具备高效的计算能力和低功耗的特点,以便更好地支持模型在实际应用场景中的使用。
训练和推理用的芯片区别求高手给解答
训练和推理用的芯片有所不同。
训练用的芯片通常是指在深度学习模型训练过程中使用的GPU(图形处理器),其核心是并行计算能力,能够加速模型的训练过程。而推理用的芯片通常是指在模型训练完成后,用于模型推理(即预测)的CPU或GPU。这类芯片需要具备高效的计算能力和低功耗的特点,以便更好地支持模型在实际应用场景中的使用。