Какие вычислительные устройства используются для машинного обучения и анализа данных?

Для машинного обучения и анализа данных используются различные вычислительные устройства, среди них:

• Графические процессоры (GPU). la-chatte.com selectel.ru Способны быстро обрабатывать огромные объёмы данных, что делает их идеальными для обучения сложных моделей искусственного интеллекта. la-chatte.com
• Тензорные вычислительные блоки (TPU). la-chatte.com Созданы компанией Google специально для ускорения вычислений в области искусственного интеллекта, особенно в задачах глубокого обучения. la-chatte.com
• Блоки нейронной обработки (NPU). la-chatte.com Могут решать задачи, связанные с нейронными сетями, и, по сути, имитируют нейронные связи, существующие в человеческом мозге. la-chatte.com
• Интегральные схемы, ориентированные на конкретные приложения (ASIC). la-chatte.com Эти микросхемы разрабатываются для выполнения конкретных задач в рамках вычислений ИИ, что обеспечивает им высокую скорость и энергоэффективность. la-chatte.com
• Полевые программируемые вентильные массивы (ППВМ) (FPGA). la-chatte.com В отличие от обычных процессоров, ПЛИС можно переконфигурировать после изготовления, чтобы адаптировать и оптимизировать их работу для решения конкретных задач. la-chatte.com
• Нейроморфные чипы. la-chatte.com Способны работать в режиме многозадачности и быстро реагировать на события, подходят для экономии энергии в системах искусственного интеллекта и решения задач реального времени, требующих скорости и эффективности. la-chatte.com
• Серверы для анализа данных и машинного обучения. shiyapov.ru Специализированные решения, которые обеспечивают высокую производительность, масштабируемость и отказоустойчивость. shiyapov.ru