据TechXplore网4月7日消息，美国莱斯大学研究人员开发出一种可以在中央处理器（CPU）上运行的人工智能（AI）算法，这种算法的训练深度神经网络的速度是基于图形处理器（GPU）平台的15倍。通常，人工智能从业者使用GPU对深度神经网络系统进行训练，而GPU设备的成本高昂，一般为CPU的3倍。因此，部分从业者认为，“高昂的训练成本是AI的实际瓶颈”。莱斯大学研究人员开发的新算法有望推动CPU在AI模型训练中的大量运用，降低AI训练的成本。
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