蘋果Apple推出DeepPCR算法 加速神經(jīng)網(wǎng)絡訓練和推理能力

蘋果Apple推出DeepPCR算法 加速神經(jīng)網(wǎng)絡訓練和推理能力

蘋果公司近日發(fā)布了DeepPCR機器學習算法,該算法通過并行處理常規(guī)順序操作,可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡的推理和訓練。神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)能夠處理文本或圖片合成、分割和分類等復雜任務,但由于計算需求過大,神經(jīng)網(wǎng)絡訓練和反饋結果的時間可能需要數(shù)天或者數(shù)周。

為了解決這個問題,蘋果公司的科研團隊推出了DeepPCR算法,進一步加速了神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和推理。該團隊采用了平行循環(huán)還原(PCR)算法來檢索該解決方案,將順序過程的計算成本從O(L)降低到O(log2 L),降低了復雜性,提高了運行速度。

在神經(jīng)網(wǎng)絡處理過程中,目前廣泛采取并行化技術,可以加速訓練和推理速度。然而,神經(jīng)網(wǎng)絡中的一些操作仍然是按順序完成的,擴散模型通過一系列的去噪階段生成輸出,并且逐層進行向前和向后傳遞。隨著步驟數(shù)的增加,這些進程的順序執(zhí)行在計算上變得昂貴,可能會導致計算瓶頸。

蘋果公司的DeepPCR算法通過并行化技術解決了這個問題。該算法將順序過程的計算成本降低到O(log2 L),提高了運行速度。在多層感知器中部署DeepPCR算法之后,實現(xiàn)了最高30倍的前向傳遞速度和最高200倍的向后傳遞速度。

總的來說,蘋果公司的DeepPCR算法為神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和推理提供了更快的速度和更高的效率。這將有助于加速人工智能的發(fā)展和應用,進一步推動科技的發(fā)展。

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