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蘋(píng)果發(fā)布DeepPCR機器學(xué)習算法：加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的推理和訓練

• 蘋(píng)果近日發(fā)布了DeepPCR機器學(xué)習算法，通過(guò)并行處理常規順序操作，可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的推理和訓練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理過(guò)程中，目前廣泛采取并行化技術(shù)，不過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的一些操作仍然是按順序完成的，擴散模型通過(guò)一系列的去噪階段生成輸出，并且逐層進(jìn)行向前和向后傳遞。隨著(zhù)步驟數的增加，這些進(jìn)程的順序執行在計算上變得昂貴，可能會(huì )導致計算瓶頸。蘋(píng)果科研團隊為了解決這個(gè)問(wèn)題，推出了DeepPCR算法，進(jìn)一步加速了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的訓練和推理。該團隊采用了平行循環(huán)還原（PCR）算法來(lái)檢索該解決方案，將順序過(guò)程的計算成本從 O（L）降低到
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