干货:如何从系统层面优化深度学习计算?

本文于来源于网络,主要介绍了优化、助力深度学习计算等方面的知识,希望对大家的学习能有帮助。深度学习在近几年里取得了巨大的进步,它已经或者是有望成功地被应用在我们许多生活场景中,比如自动驾驶、安防、翻译、医疗等等。可以说,计算机的计算和通信能力的大幅提升是促使深度学习成功的重要因素。在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中,深度学习已经被证明是非常有效的,并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。然而,深度学习对于计算能力有着很大的依赖,除了改变模型和算法,是否可以从系统的层面来优化深度学习计算,进而改善计算资源的使用效率?本文中,来自微软亚洲研究院异构计算组资深研究员伍鸣