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边缘 GPU 中的 CNN 架构提取
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
最近的研究发现，机器学习和深度神经网络可以优化辐射探测器和成像设备的性能。深度学习方法需要大量计算资源，但一旦训练完成，可以在边缘设备上实现快速推理速度。边缘计算是一种低能耗且具有实时分析能力的新趋势。为了加速深度学习，正在研发下一代模拟神经形态硬件平台，如光学神经网络。
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关键要点
- 机器学习和深度神经网络可以优化辐射探测器和成像设备的性能。
- 深度学习方法需要大量计算资源，但训练完成后可在边缘设备上实现快速推理。
- 边缘计算是一种低能耗且具有实时分析能力的新趋势。
- 现有的深度学习方法通常是离线训练的，存在计算资源需求高的问题。
- 边缘计算的电子硬件加速器面临性能极限和物理约束。
- 正在研发下一代模拟神经形态硬件平台，如光学神经网络，以提高深度学习加速。
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