人工智能的演進(jìn)需要高適應(yīng)性的推理平臺（WP023）

深度學(xué)習(xí)對計算能力的需求正以驚人的速度增長，其近年來的發(fā)展速度已從每年翻一番縮短到每三個月翻一番。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）模型容量的不斷提升，表明從自然語言處理到圖像處理的各個領(lǐng)域都得到了改進(jìn)——深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是諸如自動駕駛和機(jī)器人等實(shí)時應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。例如，F(xiàn)acebook的研究表明，準(zhǔn)確率與模型大小的比率呈線性增長，通過在更大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，準(zhǔn)確率甚至可以得到進(jìn)一步提高。