Изменения
Нет описания правки
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 модель фиксирована и требуются низкие затраты энергии. FPGA предлагает компромисс между энергопотреблением, точностью прогнозирования и скоростью разработки системы.
== Вес современных нейронных сетей ==
В нынешних реалиях глубокие нейронные сети могут весить порядка сотен мегабайт, в то же время современные фреймворки например MobileNet позволяют строить нейросети значительно меньшего размера при небольшой потере точности, такие сети отлично подходят для мобильных устройств. Результаты использования MobileNet приведены в сравнении с другими нейросетями приведены в таблице ниже.
{| class="wikitable" style="width=50%"
! model || input size || param memory || future memory
|-
| rfcn-res50-pascal || 600 x 850 || 122 MB || 1 GB
|-
| rfcn-res101-pascal || 600 x 850 || 194 MB || 2 GB
|-
| ssd-pascal-vggvd-300 || 300 x 300 || 100 MB || 116 MB
|-
| ssd-pascal-vggvd-512 || 512 x 512 || 104 MB || 337 MB
|-
| ssd-pascal-mobilenet-ft|| 300 x 300 || 22 MB || 37 MB
|-
| aster-rcnn-vggvd-pascal || 600 x 850 || 523 MB || 600 MB
|-
|}
== Процессоры ==
