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移動(dòng)算法 而非巨量數據

• 機器學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)步使我們能夠處理越來(lái)越大量?jì)Υ尜Y料。傳統方法是將數據傳輸到算法設備，但是這種移動(dòng)巨量數據（高達 1 PB）以供可能只有幾十兆位元算法來(lái)進(jìn)行處理真的有意義嗎？因此，在靠近數據儲存位置處理數據的想法引起了很多關(guān)注。本文研究了計算儲存理論和實(shí)踐，以及如何使用計算儲存處理器 (CSP) 為許多計算密集型任務(wù)提供硬件加速和更高性能，而不會(huì )給主機處理器帶來(lái)大量負擔。數據集崛起近年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法在汽車(chē)、工業(yè)、安全和消費等應用中使用顯著(zhù)增加?；谶吘壩锫?lián)網(wǎng)傳感器通常只處理少量數據，因此所使用算法占用很
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