Intel開發出深度學習新算法SLIDE：突破性提升CPU模型訓練速度

AI（人工智慧）是當今科技圈的熱門話題，深度學習則是AI訓練的重要手段之一。如何學習要靠硬體和算法支撐，這方面Intel力挺CPU，NVIDIA則力挺GPU。

日前Intel實驗室聯合美國萊斯大學宣布了一種突破性的深度學習新算法SLIDE。SLIDE採用散列開發，而非當前最富盛名的BP算法（反向傳播算法）所採用的矩乘。

借助SLIDE，CPU用於傳統AI模型深度學習訓練的效率大大提升。研究論文舉例稱一套擁有44個Xeon核心的平台和一套價值10萬美元、由8張NVIDIA Vlta V100加速卡支撐的平台（TensorFlow框架）執行相同的訓練任務，前者用時1小時，後者則花了3.5小時。

有趣的是Intel還表示，它們這套平台尚未充分優化，還是“半殘”狀態，比如處理器的DLBoost並未啟用。

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