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但哪些选项可以加速深度学习训练?
选项:
A: TPU
B: FPGA
C: GPU
D: Ascend
训练
深度
加速
发布时间:
2024-03-29 12:47:41
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但哪些选项可以加速深度学习训练? 选项: A:A TPU B:B FPGA C:C GPU D:D Ascend
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GPU可加速深度学习模型训练。( )选项: A:对 B:错
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目前以深度学习为代表的人工智能计算需求,主要采用GPU、FPGA等已有的适合并行计算的通用芯片来实现加速。()
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目前以深度学习为代表的人工智能计算需求,主要采用GPU、FPGA等已有的适合并行计算的通用芯片来实现加速。( )选项: A:对 B:错
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FPGA、CPU、GPU、AI芯片,哪个解析AI模型最有效? 选项: A、FPGA B、CPU C、GPU D、AI芯片
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7.
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8.
为什么GPU更适合深度学习 选项: A:GPU存储容量更大 B:GPU精度更高 C:GPU并行计算能力更强 D:GPU功耗更低
9.
下列描述错误的是______。选项: A:GPU适用于大规模的并行计算; B:GPU是图形处理器; C:相比于GPU,CPU拥有更高的浮点计算能力; D:张量可以高速运行于GPU和TPU之上
10.
GPU云技术主要用于以下哪些场景 选项: A:图形渲染 B:深度学习 C:科学计算 D:办公管理
11.
GPU云技术主要用于以下哪些场景 选项: A:图形渲染 B:办公管理 C:科学计算 D:深度学习
12.
以下哪些技术可以用于加速大模型预训练过程? 选项: A:分布式训练 B:知识蒸馏 C:迁移学习 D:数据增强
13.
哪些方法可以减少深度学习的梯度消失问题?选项: A:减少网络深度; B:预训练+微调; C:使用ReLU激活函数; D:使用Sigmoid激活函数
14.
哪些方法可以减少深度学习的梯度消失问题?选项: A:减少网络深度; B:预训练+微调; C:使用ReLU激活函数; D:使用Sigmoid激活函数
15.
哪些方法可以减少深度学习的梯度消失问题? 选项: A、减少网络深度 B、预训练+微调 C、使用ReLU激活函数 D、使用Sigmoid激活函数
16.
深度学习框架包括 选项: A:主流深度学习算法框架 B:预训练模型及训练推理环境 C:Tensorflow D:国产深度学习平台
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