Изменения

большую гибкость. Начальное алгоритмическое обучение модели должно использовать CPU и

GPU для получения предварительного представления о достижимой производительности. CPU и GPU поддерживают вычисления с полной точностью и могут

CPU более энергозатратны. ASIC могут быть гораздо более энергоэффективными, так как аппаратное обеспечение изготовлено специально для

некоторых вычислений. Тем не менее, проектирование и разработка микросхем ASIC может занять очень много времени. Таким образом, ASIC используется только тогда, когда по модель фиксирована и требуются низкие затраты энергии. FPGA предлагает компромисс между энергопотреблением, точностью прогнозирования и скоростью разработки системы.