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移動(dòng)算法 而非巨量數(shù)據(jù)

• 機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)步使我們能夠處理越來越大量儲(chǔ)存資料。傳統(tǒng)方法是將數(shù)據(jù)傳輸?shù)剿惴ㄔO(shè)備，但是這種移動(dòng)巨量數(shù)據(jù)（高達(dá) 1 PB）以供可能只有幾十兆位元算法來進(jìn)行處理真的有意義嗎？因此，在靠近數(shù)據(jù)儲(chǔ)存位置處理數(shù)據(jù)的想法引起了很多關(guān)注。本文研究了計(jì)算儲(chǔ)存理論和實(shí)踐，以及如何使用計(jì)算儲(chǔ)存處理器 (CSP) 為許多計(jì)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(jī)處理器帶來大量負(fù)擔(dān)。數(shù)據(jù)集崛起近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在汽車、工業(yè)、安全和消費(fèi)等應(yīng)用中使用顯著增加?；谶吘壩锫?lián)網(wǎng)傳感器通常只處理少量數(shù)據(jù)，因此所使用算法占用很
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