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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
训练
深度
加速
发布时间:
2024-03-29 12:47:41
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1.
加快深度学习算法最有效的结构是:选项: A:GPU;; B:FPGA;; C:AI加速器;; D:浮点加速器;
2.
GPU可加速深度学习模型训练。( )选项: A:对 B:错
3.
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
4.
深度学习模型训练速度主要受哪种设备制约 选项: A: CPU B: GPU C: 内存 D: 硬盘
5.
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。()A.正确B.错误
6.
深度学习框架与Numpy主要的区别是什么? 选项: A: 深度学习框架是用于实现深度学习模型的软件库,Numpy是用于数值计算的Python库。 B: 深度学习框架和Numpy都是用于实现深度学习模型的软件库,但深度学习框架更加高级,可以自动求导。 C: 深度学习框架和Numpy都是用于实现深度学习模型的软件库,但深度学习框架支持GPU加速,能够更快地进行计算。 D: 深度学习框架和Numpy都是用于实现深度学习模型的软件库,但深度学习框架可以处理更复杂的神经网络结构。
7.
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
8.
属于中国公司生产的AI芯片的是()。 选项: A: TPU B: Vega GPU C:NVIDIA GPU D:麒麟970
9.
属于中国公司生产的AI芯片的是()。 选项: A、TPU B、Vega GPU C、NVIDIA GPU D、麒麟970
10.
GPU云主机基于GPU的可应用以下哪些场景的计算服务? 选项: A、深度学习 B、视频解码 C、科学计算 D、图形渲染
11.
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
12.
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
13.
145、GPU云主机是基于GPU的,可应用以下哪些场景的计算服务?(多选) 选项:A、A、深度学习B、B、视频解码C、C、科学计算D、D、图形渲染
14.
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
15.
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
16.
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
17.
【单选题】为什么 GPU 更适合深度学习 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
18.
下列关于FPGA和GPU的说法正确的是: 选项: A:GPU执行单元少,只能单线程处理指令 B:FPGA可以根据特定的应用去编程硬件,灵活性好 C:从峰值性来说,GPU低于ppGA D:GPU的优势是,如果计算机需要改变吗,它可见被重构装配
19.
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
20.
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
21.
深度学习中的反向传播算法用于( )。 选项: A、提高分类准确率 B、优化损失函数 C、加速模型训练 D、训练神经网络
22.
为什么GPU更适合深度学习
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