- 机器学习神经网络进步使我们能够处理越来越大量储存资料。传统方法是将数据传输到算法设备,但是这种移动巨量数据(高达 1 PB)以供可能只有几十兆位元算法来进行处理真的有意义吗?因此,在靠近数据储存位置处理数据的想法引起了很多关注。本文研究了计算储存理论和实践,以及如何使用计算储存处理器 (CSP) 为许多计算密集型任务提供硬件加速和更高性能,而不会给主机处理器带来大量负担。数据集崛起近年来,神经网络算法在汽车、工业、安全和消费等应用中使用显著增加。基于边缘物联网传感器通常只处理少量数据,因此所使用算法占用很
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