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Veuillez expliquer ce qu'est le "processeur d'apprentissage en profondeur"
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Un processeur d'apprentissage en profondeur (DLP), ou un accélérateur d'apprentissage en profondeur, est un circuit électronique conçu pour les algorithmes d'apprentissage en profondeur, généralement avec une mémoire de données distincte et une architecture d'instructions dédiée.Les processeurs d'apprentissage en profondeur vont des appareils mobiles, tels que les unités de traitement neuronal (NPU) dans les téléphones portables Huawei,
aux serveurs de cloud computing tels que les unités de traitement des tenseurs (TPU) dans la plate-forme Google Cloud.
L'objectif des DLP est de fournir une efficacité et des performances plus élevées pour les algorithmes d'apprentissage en profondeur que l'unité de traitement centrale générale (CPU) et les unités de traitement graphique (GPU).La plupart des DLP utilisent un grand nombre de composants informatiques pour tirer parti du parallélisme élevé au niveau des données, un tampon / mémoire sur puce relativement plus grand pour tirer parti des modèles de réutilisation des données et des opérateurs limités de largeur de données pour la résilience aux erreurs de l'apprentissage en profondeur.Les processeurs d'apprentissage en profondeur diffèrent des accélérateurs d'IA en ce qu'ils sont spécialisés pour la gestion des algorithmes d'apprentissage, tandis que les accélérateurs d'IA sont généralement plus spécialisés pour l'inférence.Cependant, les deux termes (accélérateur DLP vs AI) ne sont pas utilisés rigoureusement et il y a souvent un chevauchement entre les deux.