业界 | 剖析用于深度学习的硬件：GPU、FPGA、ASIC和DSP

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选自Medium 作者：Eugenio Culurciello 机器之心编译 参与：Rick R、吴攀 在这篇文章中，作者Eugenio Culurciello简述了几类硬件设计，希望能为大家更快的运行神经网络提供洞见。 我喜欢深度学习... 深度学习最近取得的成功势不可挡：从图像分类和语音识别到图片标注、理解视觉场景、视频概述、语言翻译、绘画，甚至是生成图像、语音、声音和音乐！ …而我想让它运行得飞快！ 其成果令人震惊，因而需求就会增长。比如你是谷歌/ Facebook / Twitter 的工作人员：在你找到一种「阅读」图片或视频内容的方法来建立一个更贴近用户特征（他们的喜好、谈论对象、推荐、分享的内容）的模型之后，你会做什么？你可能会想做得更多！ 或许你会使 ………………………………