第一个部分可定制化的架构已经完成，有了这些架构之后，我们需要考虑的是有没有办法提高生产能力，让它们越来越快，同时更优化？我们提供的是一个多层级的优化技术，做成可定制化的处理器。当我们设计实际应用、进行开发的时候，异型自动插件机，有可能并不能满足时间或其他限制的需求，所以就需要提供各种各样的反馈，从编译的版本再回到高层级的描述，让设计者可以修饰设计，这样实施的结果就可以更快、更好、更安全、更具有韧性和保障。
异型自动插件机深度学习的算法也需要调试培训，才能适用于各种各样不同的应用场景，我们一直在想办法来支持各种各样不同的异型自动插件机深度学习的应用。比如说我们希望找到办法自动调试算法，抽取出一些网络参数，这来自于高层级的描述，异型自动插件机，同时也可以自动生成低层级的硬件模块，提供一些可以让设计者挑选的最好最优化的硬件设计。这是从应用层开始的，使用的是异型自动插件机深度学习的描述。进入到算法层，这也符合生成一些相应的网络，同时不断升级，异型自动插件机，如果在高层的描述上有变化，就会自动进行升级。在这个例子中，就会得出一个可以编程的硬件。如果需要一个非常好的FPGA，也可以做到。
以上就是小编关于异型自动插件机深度学习只是AI技术的一个部分的介绍，希望对大家有用哦！
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