深度学习领域的高性能计算 | Mohsin M. Jamali 博士,电气工程,500,000 美元 这项研究探索了加快深度学习计算速度的途径。深度学习有两个计算阶段;第一阶段是学习或训练数据,第二阶段是算法计算。由于深度学习本质上是并行的,因此计算也可以并行执行。深度学习领域的高性能计算研究可分为三大类。第一类是并行计算算法,第二类是缩短内存访问时间,而第三类是策略性地缩短字长。我们的高性能计算实验室已从 NVIDIA 获得了 DGX 工作站,用于在 GPU 上进行计算,我们目前正在获取基于 FPGA 的开发系统。这项工作由德克萨斯大学系统 STARs 计划资助。