第一個部分可定制化的架構已經完成，有了這些架構之后，我們需要考慮的是有沒有辦法提高生產能力，讓它們越來越快，同時更優化？我們提供的是一個多層級的優化技術，做成可定制化的處理器。當我們設計實際應用、進行開發的時候，異型自動插件機，有可能并不能滿足時間或其他限制的需求，所以就需要提供各種各樣的反饋，從編譯的版本再回到高層級的描述，讓設計者可以修飾設計，這樣實施的結果就可以更快、更好、更安全、更具有韌性和保障。
異型自動插件機深度學習的算法也需要調試培訓，才能適用于各種各樣不同的應用場景，我們一直在想辦法來支持各種各樣不同的異型自動插件機深度學習的應用。比如說我們希望找到辦法自動調試算法，抽取出一些網絡參數，這來自于高層級的描述，異型自動插件機，同時也可以自動生成低層級的硬件模塊，提供一些可以讓設計者挑選的最好最優化的硬件設計。這是從應用層開始的，使用的是異型自動插件機深度學習的描述。進入到算法層，這也符合生成一些相應的網絡，同時不斷升級，異型自動插件機，如果在高層的描述上有變化，就會自動進行升級。在這個例子中，就會得出一個可以編程的硬件。如果需要一個非常好的FPGA，也可以做到。
以上就是小編關于異型自動插件機深度學習只是AI技術的一個部分的介紹，希望對大家有用哦！
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