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Website: Joel Emer, Vivienne Sze, Yu-Hs hen 1 CPUs Are Targeting Deep Learning In Knights Landing (2016) • 7 TFLOPS FP32 • 16GB MCDRAM– 400 GB/s • 245W TDP • 29 GFLOPS/W (FP32) • 14nm process Knights Mill: next gen Xeon Phi “optimizedfor deep learning” In announced the addition of new vector instructions for deep learning (AVX512-4VNNIW and AVX512-4FMAPS), October 2016 Image Source: In , Data Source: Next tform 2 GPUs Are Targeting Deep Learning Nvidia PASCAL GP100 (2016) • 10/20 TFLOPS FP32/FP16 • 16GB HBM – 750 GB/s • 300W TDP • 67 GFLOPS/W (FP16) • 16nm process • 160GB/s NV Link Systems for Deep Learning Nvidia DGX-1 (2016) • 170 TFLOPS • 8×Tesla P100, Dual Xeon • NVLink Hybrid Cube Mesh • Optimized DL Software • 7 TB SSD Cache • Dual 10GbE, Quad IB 100Gb • 3RU – 3200W Cloud Systems for Deep Learning ’s Deep Learning Machine • Open Rack Compliant • Powered by 8 Tesla M40 GPUs • 2x Faster Training for Faster Deployment • 2x Large works for Higher Accuracy Source:

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