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AI 的一大瓶颈是训练成本，深度神经网络（DNN）的训练通常是一系列矩阵乘法操作，这是 GPU 非常擅长的工作，但 GPU 尤其是专业级显卡要比 CPU 昂贵得多。Rice 大学的计算机科学家和英特尔的研究人员从 2019 年就开始探讨使用 CPU 训练深度神经网络，他们采取的方法是将 DNN 训练转变成能用哈希表解决的搜索问题，他们的 "sub-linear deep learning engine" (SLIDE) 设计运行在商业 CPU 上。2019 年的研究显示，SLIDE 训练所需时间为 GPU 的 2/7。现在，研究人员利用现代 CPU 的向量化和内存优化加速器改进了 SLIDE 的性能，用 CPU 算法训练深度神经网络比 GPU 快 15 倍。他们的代码发布在 GitHub 上。
