「驱动之家」Intel开发出深度学习新算法SLIDE：突破性提升CPU模型训练速度
AI（人工智能）是当今科技圈的热门话题 ， 深度学习则是AI训练的重要手段之一 。 如何学习要靠硬件和算法支撑 ， 这方面 ， Intel力挺CPU ， NVIDIA则力挺GPU 。
日前 ， Intel实验室联合美国莱斯大学宣布了一种突破性的深度学习新算法SLIDE 。
【「驱动之家」Intel开发出深度学习新算法SLIDE：突破性提升CPU模型训练速度】SLIDE基于散列开发 ， 而非当前最富盛名的BP算法（反向传播算法）所基于的矩乘 。
借助SLIDE ， CPU用于传统AI模型深度学习训练的效率大大提升 。 研究论文举例称 ， 一套拥有44个Xeon核心的平台和一套价值10万美元、由8张NVIDIAVltaV100加速卡支撑的平台（TensorFlow框架）执行相同的训练任务 ， 前者用时1小时 ， 后者则花了3.5小时 。
有趣的是 ， Intel还表示 ， 它们这套平台尚未充分优化 ， 还是“残血”状态 ， 比如处理器的DLBoost并未启用 。
不过 ， 这套44核至强平台到底是什么型号CPU并未公布 ， 一说就是22核心44线程的至强铂金6238 ， 一说是双路至强铂金6238 ， 还有可能是未发布的产品 。
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