使用图形处理单元加速并优化机器学习技术的处理

摘要

一种使用图形处理单元(GPU)处理机器学习技术(如神经网络)和其它非图形应用来加速并优化处理的系统和方法。该系统和方法将可用于各种各样的机器学习技术的体系结构从CPU转移到GPU。到GPU的处理转移使用克服限制并在GPU体系结构的框架内工作良好的若干新技术来实现。当克服了这些限制之后，机器学习技术尤其适合在GPU上处理，因为GPU通常比典型的CPU更强大。此外，类似于图形处理，机器学习技术的处理涉及具有解非无效解和大量数据的问题。