一、深度学习硬件选型核心原则 深度学习任务对计算资源的需求具有显著特征：大规模矩阵运算、高并行度、海量数据吞吐。因此硬件选型需围绕”计算能力”、”内存带宽”、”存储速度”三大核心指标展开。 1.1 GPU：深度学……
一、深度学习硬件选型核心原则 深度学习任务对硬件性能的要求具有显著特征：GPU并行计算能力决定模型训练速度，CPU多核性能影响数据预处理效率，内存容量限制单次加载数据规模，存储速度影响迭代周期。以下从关键……
一、深度学习硬件选型的核心原则 深度学习对硬件性能的需求与传统计算场景存在本质差异，其核心在于处理海量矩阵运算与并行计算任务。以下从计算单元、内存带宽、存储性能三个维度展开分析： 1. GPU的绝对主导地位……
