Изменения

большие, они являются приемлемым вариантом для обучения или адаптации моделей к небольшим объемам данных, а также для развертывания предварительно построенных моделей глубокого обучения. Очевидным преимуществом развертывания глубокого обучения на CPU является то, в отличие от других типов вычислительных устройств ими оснащен любой современный телефон или планшет. Кроме того, эти устройства часто поставляются с мощными процессорами и имеют широкий выбор встроенных датчиков. Это означает отсутствие дополнительных затрат на аппаратное обеспечение и таким образом обеспечение большего количества приложений ИИ для потенциально огромного рынка. Real-time приложения быть развернуты могут быть развернуты на стандартном процессоре с минимальными затратами или без дополнительных усилий. Кроме того CPU в современных мобильных устройвах столь же мощны как и в компьютерах, что позволяет эффективно использовать их для данных целей.

=== GPU ===

=== FPGA ===

на GPU, DSP и FPGA. OpenCL можно рассматривать как open source версию [https://ru.wikipedia.org/wiki/CUDA CUDA].

=== ASIC и [https://en.wikipedia.org/wiki/Tensor_Processing_Unit TPU] ===

ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) - интегральная схема конкретно под поставленную задачу. Примером можем служить интегральная схема реализующая необходимую нейросеть. За счёт этого, энергопотребление становится меньше, а скорость работы операций выше по сравнению с CPU, GPU и FPGA.Также, большинство вычислительных узлов может работать параллельно, только зависимости по данным и неравномерность вычислений на разных уровнях сети могут помешать постоянно задействовать все [https://en.wikipedia.org/wiki/Arithmetic_logic_unit ALU]. Самым большим недостатком является потеря настраиваемости сети, так как настрока параметров будет связана с изменением интегральной схемы. На текущее время, существует множество ASIC, разработанных для нейронных сетей, например TPU разработанная специально для нейросетевого машинного обучения Google.

=== Сравнение ===