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马库斯默默点头,仿佛意识到了一条前所未有的道路。
“不过你说的这些,”马库斯沉吟片刻,“听起来非常前卫。我们现在的技术,尤其是硬体算力的限制,可能还不足以支撑如此复杂的网络结构和跳跃式的连接方式。”
“的確,”林枫对此並不感到意外,“当前的硬体环境还有限制,特別是pu算力不足,限制了深度学习网络的规模。不过这些並不是问题,软体技术的发展会推动硬体的进步。
隨著並行计算技术的进步,未来会有专门为ai设计的硬体,比如tpu(张量处理单元),它们可以显著提升训练效率。”
为了避免泄露过多,林枫只提到了张量处理器。
其实未来的变化远不仅於此。
在未来,还会有更多高效的优化算法,像ada优化器会成为主流……
儘管林枫只是透露一点半点,以对未来猜测的形式说出来。
但这已经足够让马库斯无比震惊了。
“tpu?”马库斯皱眉,他从没听说过这个名词,“这是新的硬体架构?”
林枫轻描淡写地补充道:“只是一种假设性的计算架构,未来可能会出现,专门针对深度学习任务,你不觉得针对人工智慧深度学习有开发一种专门硬体的必要吗?”
马库斯若有所思地点头,脑海中突然涌现出无数思考的路径。
不得不承认,林说得確实有道理,而且从种种跡象来看,像是le確实是在致力於开发一种专门用於人工智慧的硬体,至於是不是叫做张量处理器,马库斯就无从得知了。
不过马库斯已经是受益匪浅了,虽然林枫描述的这种依託跳跃式连接对於普通的电脑来说肯定是做不到的,硬
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