深度学习的三种硬件方案：ASIC，FPGA，GPU；你更看好？

今天被罗振宇的跨年演讲刷爆了朋友圈。不过他讲深度学习和GPU的时候，真让人虐心。

显卡的处理器称为图形处理器（GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。

对深度学习硬件平台的要求

要想明白“深度学习”需要怎样的硬件，必须了解深度学习的工作原理。首先在表层上，我们有一个巨大的数据集，并选定了一种深度学习模型。每个模型都有一些内部参数需要调整，以便学习数据。而这种参数调整实际上可以归结为优化问题，在调整这些参数时，就相当于在优化特定的约束条件。