關於 稀疏矩陣缺點 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

#11. 机器学习中的稀疏向量或稀疏矩阵问题 - 简书

系数矩阵在库 scipy.sparse 中，而且有多种格式，各自有优缺点。各种格式可以互相转化，也可以转化为dense矩阵。 bsr_matrix: Block Sparse Row matrix ...

#12. Array (陣列) - 資料結構(Data Structures) - 聯合大學

稀疏矩陣 (Sparse Matrix) 的表示方式. Def: 非零元素個數極少的矩陣. 表示方式：. 利用一個m×n的二維陣列，一一對應矩陣之資料並儲存之。 缺點：極浪費空間(如上例，存 ...

#13. SciPy 稀疏矩阵sparse matrix - 笔记

其最主要的缺点是难以直观访问单个元素，需要指定索引单个查看或者M.todense()之后整体查看。 上图中左边就是一个稀疏矩阵，可以看到包含了很多0 ...

#14. 基於稀疏矩陣估算之不可視浮水印技術研究 - 博碩士論文網

... 有改變最低有效位元來隱藏，或利用向量量化的方式來隱藏，各有優缺點。 ... 本研究利用控制稀疏矩陣估算所選定的向量與產生的係數藏入不同的浮水印， ...

#15. Python稀疏矩阵scipy.sparse包使用详解 - 脚本之家

缺点 ：当矩阵很大时，考虑用coo、算术操作，列切片，矩阵向量内积操作慢。 4.4 dia_matrix. 如果稀疏矩阵仅包含非0元素的对角线，则对角存储格式(DIA)可以 ...

#16. Introduction to Sparse Matrix (稀疏矩陣) | 學術寫作例句辭典

Keywords frequently search together with Sparse Matrix 稀疏矩陣 ... 行為，比較其他相關算法的優缺點，利用UserCF算法，並優化稀疏矩陣以減少運算時間和復雜度。

#17. 平行有限元素計算之網格分割研究

解法進行平行有限元素分析者，大多採用平行通用稀疏矩陣求解。 * 帶寬矩陣型式包括定帶寬 ... 若採用Node-based 之平行central difference 演算法，則彌補這個缺點，但.

#18. 已知A为稀疏矩阵，试从空间和时间角度比较采用两种不同的 ...

牛客网是互联网求职神器，C++、Java、前端、产品、运营技能学习/备考/求职题库，在线进行百度阿里腾讯网易等互联网名企笔试面试模拟考试练习,和牛人一起讨论经典试题, ...

#19. 面向定制结构的稀疏矩阵分块方法 - 计算机科学

摘要： 稀疏矩阵向量乘是科学计算的核心问题,采用定制结构来加速稀疏矩阵向量乘的 ... 针对目前面向定制结构的稀疏矩阵分块方法和表示方法的缺点,提出了稀疏矩阵二维 ...

#20. 用三元组存储稀疏矩阵的缺点 - 百度知道

推荐律师服务： 若未解决您的问题，请您详细描述您的问题，通过百度律临进行免费专业咨询. 为你推荐：. 特别推荐. 为啥泰国坠崖孕妇无法离婚？是什么原因？

#21. CN105354172A - 一种基于改进邻接矩阵的稀疏技术

目前电力系统中常用的方法有稀疏向量法和基于十字链表的稀疏技术，但仍存在两个缺点：1)在稀疏矩阵结构确定的情况下，数组存储比链表存储更节省内存，检索效率更高；2)节点 ...

#22. Sparse Linear Equation - 演算法筆記

一次方程式，給定矩陣是稀疏矩陣。 ... 原本矩陣分裂成兩個矩陣相加，使得M 和N 清爽暢快，容易計算。 ... 於對角優勢矩陣。優點是容易實作，缺點是末期收斂速度慢。

#23. TSQR - 維基百科，自由的百科全書

TSQR是針對高瘦(tall and skinny)矩陣QR的分解。 ... 針對吉文斯旋轉，其優勢在於對於數據的依賴性較低，可以很好的並行化，對於稀疏矩陣有很大的優勢。缺點在於其時間 ...

#24. 矩阵基础13-稀疏矩阵 - 墨天轮

稀疏矩阵 基本概念. 1.1 数组的储存; 1.2 线性表. 1.2.1 线性表的顺序储存结构; 1.2.2 单链表; 1.2.3 双链表; 1.2.4 链表的优缺点. 1.3 稀疏矩阵.

#25. 第六章稀疏矩阵向量乘法 - GitHub

稀疏矩阵 向量乘（SpMV）把一个稀疏矩阵与一个向量相乘。稀疏矩阵是指矩阵中大部分 ... 比较这个例子与图6.5中的例子，我们可以发现一些缺点。最明显的是，内层循环的 ...

#26. 111 年- 111 普通考試_統計、資訊處理：資料處理概要#109487

一、一個m × n 的二維矩陣Am × n，其中列數m = 5，行數n = 4，A 矩陣大部分的元素值為0，屬於稀疏矩陣，請試述： ... 【題組】 (一)稀疏矩陣的缺點？

#27. 0~2 共有3個二維陣列'列註標表示範圍 - 第一章資料庫概念

讓讀者了解矩陣中常見的各種運算<轉置、相加、相乘及稀疏矩陣> ... 3-7 矩陣(Matrices) ... 【缺點】. 不適用於零項次極多的多項式，儲存時非常浪費空間。

#28. 第0页- 读书笔记- 深度学习推荐系统 - 豆瓣

矩阵分解：得到用户隐向量和物品隐向量，两者内积为用户对该物品的评分，解决稀疏矩阵问题泛化增强，缺点：传统SVD分解时间复杂度O（mn^2）。 基于梯度 ...

#29. 稀疏矩陣(Sparse Matrix) 介紹 - yhmtsai's blog

反之，如果大部分元素都非零，則這個矩陣是稠密(dense matrix) 的。在科學與工程領域中求解線性模型時經常出現大型的稀疏矩陣。在使用電腦儲存和操作稀疏 ...

#30. 卷积大集合 - 敬方的个人博客

优缺点. 优点：比较容易转换成其他的稀疏矩阵存储格式（CSR等），写程序将libsvm格式的数据转换成COO比较容易，应该是充当libsvm与其他稀疏矩阵存储 ...

#31. 稀疏矩陣在Python科學計算中的實際意義 - 人人焦點

[Intel MKL 庫中使用的稀疏矩陣格式]. 皮皮blog. 不同稀疏矩陣的優缺點和使用經驗. sparse matrix稀疏矩陣不同的存儲形式在sparse模塊中對應如下:.

#32. 【資料結構】陣列 - 富國Another Web page

稀疏矩陣 (Sparse Matrix). 【定義】 是指矩陣中大部份元素都沒有使用，元素稀稀落落，所以稱為稀疏矩陣。 【概念】 ...

#33. 深入淺出常用推薦系統演算法Recommendation System

缺點 ：資料稀疏問題，需要以KNN／MF 矩陣分解來解決。 UB | User-based Collaborative Filtering | Personalized. 優點：隨著時間推演，演算法推薦會越來 ...

#34. SciPy稀疏矩阵模块scipy.sparse - 标点符

稀疏矩阵 是指矩阵中的元素大部分是0的矩阵，事实上，实际问题中大规模矩阵基本上 ... dok_matrix与lil_matrix; 不同压缩存储格式的优缺点; 相关文章: ...

#35. Day 11 矩陣分解演算法介紹- 親手打造推薦系統 - iT 邦幫忙

若用奇異值分解，又由於R這個評分表是一個又大又非常稀疏的矩陣，因此奇異值分解計算量非常大，這在推薦系統裡又不適用。 做矩陣分法法時，都會以梯 ...

#36. 111 年公務人員普通考試試題 - 公職王

稀疏矩陣 的缺點？（10 分）. 使用一個二維密集矩陣B 表現稀疏矩陣A。A 矩陣的非零元素分別為A(0,0) = 1, ... 《解題關鍵》：稀疏矩陣基本題型，教材完全命中!

#37. python 稀疏矩阵转化python稀疏矩阵乘法 - 51CTO博客

缺点 ：. 不支持切片和算术运算操作. dok_matrix与lil_matrix. dok_matrix和lil_matrix适用的场景是逐渐添加矩阵的元素。dok_matrix ...

#38. 例如在

SuiteSparse Matrix，2833个稀疏矩阵，涉及电路模拟、流体计算、量子化学 ... 传统方式：把一行映射到一个线程块，缺点是稠密矩阵的列数变化很大. 1D tiling :.

#39. 稀疏矩阵(Sparse Matrix) - 小火箭的博客

1 背景在企业的深度学习项目中，Sparse稀疏矩阵这个词想必大家都不陌生。 ... 缺点. 不支持切片和算术运算操作; 如果稀疏矩阵仅包含非0元素的对角线， ...

#40. 稀疏矩阵的概念介绍|array|dataframe|算法 - 网易

我们可以轻松地将高维稀疏矩阵转换为压缩稀疏行矩阵（简称CSR 矩阵）。 ... 但是稀疏矩阵的一个主要缺点是访问单个元素变得更加复杂。

#41. GPU编程之进击的优化系列三--基于GPU的稀疏直接求解器

第三章基于GPU的大规模稀疏矩阵直接求解器3.0 简介3.1 基于quotient graph的符号 ... 直接解法的缺点是内存空间的需求比迭代解法大很多，但是其具有解的精度高，计算 ...

#42. 压缩感知回顾与展望

关键词： 压缩感知；稀疏表示；压缩观测；优化恢复 ... 矩阵能处理稀疏信号的能力外，Donoho还提出了相关 ... 下面具有最稀疏的表示.这种方法的缺点是.

#43. Sparse Matrix稀疏矩阵- 丙乙日寄- 问脑哪得清如许

能与CSR / CSC格式的快速转换. coo_matrix 的缺点：. 不能直接进行算术运算. csr_matrix. csr_matrix ，全称 Compressed Sparse Row matrix ...

#44. 稀疏矩阵的概念介绍 - 腾讯

所以科学家们找到的一种既能够保存信息，又节省内存的方案：我们称之为“稀疏矩阵”。 图片. 背景. Pandas的DataFrame 已经算作机器学习中处理数据的标配了 ...

#45. 浅谈稀疏主成分分析A Brief Overview of Sparse Principal ...

Σ=XTX/n 是数据矩阵X的协方差矩阵，是一个半正定的对称矩阵。A为矩阵， Tr(A) 代表 ...

#46. 稀疏矩阵存储格式 - 腾讯云

相较于一般的矩阵存储格式，即保存矩阵所有元素，稀疏矩阵由于其高度的稀疏性，因此需要更高效的存储格式。 2.1 Coordinate(COO). 每个非0 元素使用一个三 ...

#47. 資料結構小結 - HackMD

稀疏矩陣 (Sparse Matrix) · 佇列(Queue)與環形佇列 · 單向鏈結串列(Single ... 缺點. 單向鏈結串列查找的方向只能是一個方向，而雙向鏈結串列可以向前或向後查找。

#48. array linklist - 牛的大腦

sparse matrix(稀疏矩陣表示法) [列,行,值,指標]->[列,行,值, ... 缺點:只能透過鏈結欄位循序存取,不可直接存取某元素(需依串接順序掃描) 適用:資料個數變動的動態資料 ...

#49. 第六章稀疏矩阵向量乘法 - FPGA并行编程

稀疏矩阵 向量乘（SpMV）把一个稀疏矩阵与一个向量相乘。稀疏矩阵是指矩阵中大部分 ... 比较这个例子与图6.5中的例子，我们可以发现一些缺点。最明显的是，内层循环的 ...

#50. MATLAB程式語 言在 工作站計算環境平台上的使 用 - CMMSC

稀疏矩陣 介紹 ... 此種⽅方式類似於電影的原理，可以產⽣生很繽紛亮麗的動畫，但是其缺點為每個畫 ... M(i) = getframe; % 抓取畫⾯面，並存⼊入電影資料矩陣M.

#51. 幂-向量乘法,arXiv - 稀疏矩阵的基于级别的阻塞 - X-MOL

稀疏矩阵 与密集向量(SpMV) 的乘法是许多数值方案中的关键组成部分，众所周知， ... 我们的方法独立于矩阵结构，避免了现有“阻塞”策略在硬件效率和并行化开销方面的缺点。

#52. 稀疏矩阵是什么结构- OSCHINA - 中文开源技术交流社区

不同稀疏矩阵的优缺点和使用经验. https://my.oschina.net/u/4362312/blog/4227583. sparse matrix稀疏矩阵不同的存储形式在sparse模块中对应如下: bsr_matrix(arg1[, ...

#53. 基于压缩存储的稀疏矩阵转置算法研究 - 科学技术与工程

介绍了对稀疏矩阵进行压缩存储的几种存储方式，重点分析了稀疏矩阵的三元组压缩存储的不同存储结构， ... 通过对各算法进行时间复杂度分析，总结出了几种算法的优缺点。

#54. 模型的非结构化稀疏-PaddlePaddle深度学习平台 - 飞桨

前者在某个特定维度（特征通道、卷积核等等）上对卷积、矩阵乘法做剪枝操作，然后 ... 缺点：. 需要全量数据，训练时间较长. 建议首先使用虚拟稀疏 的接口对稠密推理 ...

#55. 数据结构学习，稀疏矩阵（三元组和十字链） - InfoQ 写作平台

注：三元组顺序表缺点是：不能随机存取，若按行号存取莫一行的非零元素，则需要从头开始查找，十字链克服了这个缺点。 3.简单介绍稀疏矩阵的十字链表示.

#56. scipy.sparse.lil_matrix

LIL格式的缺点. 算术运算LIL+LIL很慢(考虑CSR或CSC). 慢速列切片(考虑CSC). 慢速矩阵向量积(考虑CSR或CSC). 预期用途. LIL是构造稀疏矩阵的一种方便格式.

#57. 稀疏矩阵的优点体现在什么地方呀？-问答 - 阿里云开发者社区

稀疏矩阵 的计算速度更快，因为MATLAB 只对非零元素进行操作，这是稀疏矩阵的 ... python中属性离散化的方法无监督离散化的优点和缺点分别是什么呢？

#58. 线性规划--稀疏矩阵 - 华为云社区

经常的做法是先将A进行LU分解，然后将下三角形矩阵L按列存放，上三角矩阵U按行存放。 单链表. 为了克服线性表不便于插入和删除的缺点，引入链表数据结构。

#59. 稀疏数组的运用—Wolfram 语言参考资料

这种格式的另一个优点是，在同一行中存储的数据元素彼此相邻，从而提供更好的缓存性能. 缺点是，对于在矩阵中插入新元素，它不是最优化的. 相关指南.

#60. NLP 领域里的8 种文本表示方式及优缺点

使用One-Hot 进行编码的文本，得到的矩阵是稀疏矩阵（sparse matrix）；. 缺点：. 不同词的向量表示互相正交，无法衡量不同词之间的关系；; 该编码只能 ...

#61. MapReduce 矩陣乘法之我見- IT閱讀

缺點 ：每個值要被發送多次。m*n 和n*l的矩陣，發送的元素有m*l*2次，比如100 ... 另外，這個並沒有有效的避開0元素，也就是說對稀疏矩陣來說很浪費。

#62. 稀疏矩阵向量乘法在申威众核架构上的性能优化 - 计算机学报

而针对ELLPACK的缺点，Bell等人［7］提出了. 一种名为HYB的混合存储格式，该格式用传统的. ELLPACK格式来存储原稀疏矩阵中负载均衡的部.

#63. 第三章鏈結串列3-1 單向鏈結串列3-2 環狀鏈結串列3-3 雙向鏈 ...

35 範例3.3.1 稀疏矩陣(sparse matrix)可以鏈結串列(linked list)來表示，請用鏈結串列表下列矩陣： 範例3.3.2 用陣列法和鏈結串列法表示稀疏矩陣有何優缺點，又如果用 ...

#64. pytorch中一些常用操作 - 小新xx

缺点 ：. 构建完成后不允许再插入或删除元素; 不能直接进行科学计算和切片操作. 适用场景：. 加载数据文件时使用coo_matrix快速构建稀疏矩阵，然后 ...

#65. 【QA】有哪些文字表示模型？它們各有什麼優缺點？? - Cupoy

當文字數量太多時，會形成稀疏矩陣，不利於部分模型訓練。假設我們訓練的corpus 內有100000 個單字，那要表達每一個單字就是(1,100000) 的vector， ...

#66. 零基础入门推荐系统：四种内容召回逻辑 - 智源社区

当然你也可以选择其他的稀疏矩阵格式，这里稀疏矩阵的优缺点对比我们后续展开讲解。 用户与文章打分矩阵中，使用稀疏矩阵的格式有两个优点：.

#67. 面向定制结构的稀疏矩阵分块方法 - 瞭望智库

针对目前面向定制结构的稀疏矩阵分块方法和表示方法的缺点,提出了稀疏矩阵二维均匀分块方法和相应的表示方法嵌套分块CSR.实验结果表明,本文提出的稀疏 ...

#68. 问题: 稀疏矩阵的处理 - 出国留学

用三元组作为稀疏矩阵的存储结构具有以下缺点:对于矩阵结构变化做修改时,常有较多的移动操作耗时... 12. 大型稀疏矩阵的压缩技巧及其应用算法研究被引次数:1次 张钟澍文献 ...

#69. 计算稀疏矩阵的贾卡德距离 - 七牛云

我有一个大的稀疏矩阵- 使用scipy的sparse.csr_matrix。这些值是二进制的。 ... 这段代码的缺点是，它对RAM的影响很大，因为 unions 和 dists 是密集的矩阵。

#70. 稀疏矩阵在Python中的表示方法

缺点 ：. 不支持切片和算术运算操作. dok_matrix与lil_matrix. dok_matrix和lil_matrix适用的场景是逐渐添加矩阵的元素 ...

#71. 基于块稀疏编码的物联网无源定位机器学习-江河| 李晓茹| 孙敏

SaberLDA： 在GPU上加速基于稀疏矩阵运算的主题模型机器学习算法 ... 存在定位精度低、鲁棒性差等缺点，提出一种基于块稀疏编码的物联网环境下无源定位机器学习算法。

#72. 低秩稀疏分解及其在视频和图像处理中的应用

低秩稀疏分解（Low Rank and Sparse Decomposition，LRSD）是一种被广泛应用于计算机视觉等领域的数据表示技术，通过将已知矩阵分解为低秩成分和稀疏成分，实现视频前 ...

#73. C++稀疏矩阵怎么实现 - 小旋风SEO

Q：二维数组储存矩阵的缺点. A：如果一个矩阵中包含很多零元素（是稀疏矩阵），就会浪费大量的存储空间。因此，稀疏矩阵的存储表示只需存储非零元素。

#74. 稀疏矩阵深度学习应用-火山引擎

本页核心内容：稀疏矩阵深度学习应用. ... 很容易钻到各种学习的细节中去,优点就是有些深度的认识和收获,发布的博客文章有区别于别人的内容,缺点有两条,一是学习进展慢 ...

#75. 基于低秩稀疏矩阵分解和稀疏字典表达的高光谱异常目标检测下载

RX系列的算法存在以下两个缺点:1) 大多数实际获取的数据并不满足多元正态分布统计假设;2) 背景一般会受到异常目标的污染。 为了解决不能准确估计背景统计信息的问题,基于 ...

#76. 在Eigen中实现稀疏矩阵的多线程乘法 - 辰宸的备忘录

这个方法本质上也适用于任何列压缩稀疏矩阵乘以行压缩稀疏矩阵的情形。 ... 无效的点积运算，为了克服这个缺点，我们希望简单粗暴地直接定位非0元素。

#77. 稀疏矩阵的压缩存储 - 易纺专利技术学习网

缺点 ：如果非零元素比例较大，那么存储空间会变得非常庞大，而且由于数组长度不可变，可能造成时间上的浪费。 2.链表压缩. 链表压缩即CSR（Compressed ...

#78. 稀疏矩阵 - diglog

如果非零元素（NNZ）的数量与大小的比值小于0.5，则该矩阵是稀疏的。 ... 不同的稀疏格式各有优缺点，一个好的出发点是寻找可以有效地构造这些矩阵的 ...

#79. GPU高性能计算中SpMV性能优化学习报告

论文创新点：根据不同存储格式的稀疏矩阵提出并设计相 ... 存储结构上的优缺点带来了适应领域的不同，如：DIA适. 用全零对角线多的情况，ELL适用于 ...

#80. 稀疏矩阵和低秩矩阵有什么区别呢？ - 爱问

稀疏矩阵 和低秩矩阵有什么区别呢？还有就是他们的主要用处是什么？：矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数，并且非零元素的分布没有规律， ...

#81. 线性方程组的迭代方法- MATLAB & Simulink - MathWorks

当A 为大型稀疏矩阵时，您可以使用迭代方法求解线性方程组，使用这一方法，您可在计算的 ... MATLAB 根据系数矩阵 A 的属性，实现了多种具有不同优缺点的迭代方法。

#82. 實作Graph與DFS、BFS圖形走訪演算法 - 寫點科普

圖形的表示有兩種方法：相鄰矩陣(Adjacency Matrix) 與相鄰串列(Adjacency ... 缺點：. 當圖形上的頂點數很多、邊數很少時，會形成稀疏矩陣(sparse ...

#83. 子空間方法求解大型特徵值問題之平行效能比較

疊代法的主要精神就是希望透過子空間投影把大型的稀疏矩陣變成小的稠密矩陣，再用直接法解出特徵值。然而如何找到好的子空間卻 ... 三種方法也都具有其特性和優缺點。

#84. ML学习笔记（五） - 柒月的博客QIY.NET

决策树的优缺点; 15. ... 为 ，L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征 ... 稀疏矩阵指有很多元素为0，少数参数为非零值。

#85. 一类稀疏低秩矩阵分解的非凸模型

L1模型虽然数值求解容易，但是对大于阈值β的元素将会引入偏差。文献[10]针对压缩感知问题改进了L1模的上述缺点，提出了一种新的非凸稀疏 ...

#86. 一种确定性的结构化稀疏测量矩阵-电子发烧友网

针对随机测量矩阵元素随机产生、不易于硬件实现的缺点，利用有限域上准循环低密度奇偶校验（ QC-LDPC）码奇偶校验矩阵的构造方法，设计了一种确定性的 ...

#87. python构建稀疏矩阵——Scipy.sparse - CodeAntenna

然而，如果我们只存储非零元素，还需要存储每个元素的行索引和列索引。Scipy.sparse中有许多构建稀疏矩阵的方法。这些方法有不同的优点和缺点。 这里展示了 ...

#88. 稀疏矩阵与电力系统-邹德虎的博文 - 科学网

缺点 是GotoBLAS很久都不更新了，在一些平台上编译不能通过（因为采用很多汇编代码）。好在中科院在GotoBLAS基础上开发了OpenBLAS库，比GotoBLAS的适用范围 ...

#89. python scipy 稀疏矩陣詳解 - 台部落

coo_matrix 的缺點：. 不能直接進行算術運算. csr_matrix. ​ csr_matrix ，全稱 Compressed Sparse Row matrix ，即按行壓縮 ...

#90. 面向稀疏卷积神经网络的GPU性能优化方法 - 软件学报

这两部分共同构成了稀疏数据的表达, 例如典型的稀疏矩阵格式CSR(compressed sparse ... 提出的稀疏卷积计算方法, Escoin也继承了CSR稀疏格式占用额外位置信息的缺点.

#91. 行知论坛136：图像复原：从稀疏、低秩到深度学习模型

（2）对于低秩模型，本报告将介绍一种基于加权核范数的低秩矩阵逼近方法 ... 首先回顾解析与合成稀疏模型在图像复原中的应用，分析现有方法的优缺点。

#92. 带你了解两种线性规划的方法：稀疏矩阵存储和预处理 - 今日头条

稀疏矩阵. LP的规模通常是由约束矩阵A的规模决定的，矩阵的元素通常用8个字节的double型储存 ...

#93. 常見程式演算:: 稀疏矩陣 - OpenHome.cc

如果矩陣中多數元素沒有資料，稱為稀疏矩陣（sparse matrix），會造成記憶體空間的浪費，必要時可設計稀疏矩陣的儲存方式，利用較少記憶體.

#94. [4.5.1]--5.4稀疏矩阵的压缩存储视频_哔哩哔哩 - BiliBili

[4.5.1]--5.4 稀疏矩阵 的压缩存储视频是数据结构_华中科技大学的第25集视频，该合集共计56集，视频收藏或关注UP主，及时了解更多相关视频内容。

#95. 【SciPy】Sparse稀疏矩阵主要存储格式总结 - Gemini向光性

COO - coo_matrix · Coordinate Matrix 对角存储矩阵 · 适用场景 · 优缺点 · 实例化方法 · 特殊属性 · 代码示例 ...

#96. 轻薄本也能加速AI，英特尔VPU扮演了什么角色？ - 电子工程专辑

与CPU、GPU不同，英特尔VPU将更专注于AI加速，特别是稀疏化处理的运算， ... 至强可扩展处理器就不断增加了深度学习加速、矩阵计算扩展AMX等功能。