關於深度學習移動化的思考

一、   深度學習現狀的瓶頸： 1、 計算量巨大，消耗大量的計算資源 2、 模型內存佔用大，消耗大量內存資源 3、 模型存儲空間大，消耗大量存儲空間 4、 只能在雲端利用其大量的資源進行模型訓練 5、 需要移動設備連接雲端，不連接即無法使用其效果。 6、 移動端資源（CPU、GPU、內存）和雲端的差距過大，無法進行類似雲端的大規模分佈式訓練。   總結：大模型耗費大量的資源（計算、內存、存儲、電）

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