机器学习硬件的新选择

对于类似机器学习、深度学习这样需要大量运算的任务来说，目前的解决方案大致有两种：

一种是以分布式方式在通用CPU上分布式运行，这需要众多的机器，能耗也不是一般的小公司和创业团队可以接受的。

另一种就是基于GPU的运算，这里的GPU可以认为是特指英伟达公司的GPU，将计算任务并行的分部到众多的cuda单元上进行运算，其特点是功耗小，成本低。但是目前来说，主要的还是用来解决深度学习领域的问题。

日前，ARM公司发布了其最新的CPU和GPU，为机器学习领域提供了新的可选硬件：Cortex-A75和Mali-G72。

根据ARM公司提供的资料，与上一代产品相比，CPU和GPU的性能分别提高了22%和25%。这两款产品的初衷是解决增强现实与虚拟现实中硬件的高功耗问题，但这也同时提高了它们在机器学习、大数据，以及深度学习领域的适用性。

同时A75还适用于服务器领域，这使其更加适合大规模机器学习的工作，另外RAS支持可使其大大提高错误管理的能力。而Mali-G72拥有32个渲染单元，在机器学习和大数据领域的效率提高了大约16%-20%，并且对其分析推断性能进行了优化，使其能够更好的支持在移动领域的应用。

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