苹果推出 DeepPCR 算法：加速神经网络训练和推理能力

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IT之家 12 月 16 日消息，苹果公司近日发布了 DeepPCR 机器学习算法，通过并行处理常规顺序操作，可以加速神经网络的推理和训练。神经网络已能处理文本或图片合成、分割和分类等复杂任务。不过由于计算需求过大，神经网络训练和反馈结果的时间可能需要数天或者数周。神经网络处理过程中，目前广泛采取并行化技术，可以加速训练和推理速度。不过神经网络中的一些操作仍然是按顺序完成的，扩散模型通过一系列的去噪阶段生成输出，并且逐层进行向前和向后传递，随着步骤数的增加，这些进程的顺序执行在计算上变得昂贵，可能会导致计算瓶颈。苹果公司科研团队为了解决这个问题，推出了 DeepPCR 算法，进一步加速了神经网络的训练和推理。该团队采用了平行循环还原（PCR）算法来检索该解决方案，将顺序过程的计算成本从 O（L）降低到 O（log2 L），降低了复杂性，提高了运行速度。团队表示多层感知器中部署 DeepPCR 算法之后，并行化前向和后向通过，实现