關於深度學習移動化的思考

1、   深度學習現狀的瓶頸： 一、 計算量巨大，消耗大量的計算資源網絡 二、 模型內存佔用大，消耗大量內存資源架構 三、 模型存儲空間大，消耗大量存儲空間框架 四、 只能在雲端利用其大量的資源進行模型訓練分佈式 五、 須要移動設備鏈接雲端，不鏈接即沒法使用其效果。模塊化 六、 移動端資源（CPU、GPU、內存）和雲端的差距過大，沒法進行相似雲端的大規模分佈式訓練。佈局   總結：大模型耗費大量的

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