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AUSWAHL DER RICHTIGEN DEEP LEARNING HARDWARE Das wichtigste Auswahlkriterium für den richtigen Deep Learning Server oder Deep Learning Workstation ist die benötigte Rechenleistung für die zu trainierenden neuronalen Netze. Für das Trainieren von neuronalen Netzen sind sehr viele Rechendurchgänge, auch Iterationen genannt, notwending. HP Server günstig kaufen | Serverschmiede. Die Anzahl der nötigen Iterationen, die größe und Art der zu trainierenden Daten (z. Anzahl der Bilder und Auflösung und Größe der Bilder für Computer Vision) und die Tiefe des neuronalen Netzes, also die Anzahl der Ebenen und Layer im neuronalen Netz sind ausschlaggebend für die benötigte Rechenleistung. Ausschlaggebend für die benötigte Rechenleistung: -Komplexität des neuronalen Netzes - Anzahl an künstlichen Neuronen, Tiefe / Anzahl Layer des neuronalen Netzes -Anzahl der Iterationen - Anzahl der Durchläufe des neuronalen Netzes zum trainieren des Deep Learning Netzes -Datenmenge - Menge, Art und Geröße der Datenelemente Um die immense Rechenleistung für das Training von neuronalen Netzen zur Verfügung zu stellen wäre ein großes Cluster bestehend aus mehreren CPU Nodes nötig.
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