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<center><img src="./img/image9.png" width="400" height="" /></center>
<center>图6-1-5: 分布式深度学习的研究目标 </center>

计算速率又可进一步被分解为但设备计算速率、设备数量和并行效率之间的乘积。受限于工艺和功耗的限制,单设备的运算速率相对有限。因此,我们的工作重点在于增加可用的设备数以及提高设备的并行效率。
计算速率又可进一步被分解为单设备计算速率、设备数量和并行效率之间的乘积。受限于工艺和功耗的限制,单设备的运算速率相对有限。因此,我们的工作重点在于增加可用的设备数以及提高设备的并行效率。

深度学习的模型建立在高维张量的运算操作之上。这类的运算包含着丰富的可并行潜力。如下图所示,在一个典型的深度学习计算中,张量计算涉及可以并发的多个操作运算,而在单个张量运算子中也可并发地处理多个样本输入。

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