.. _chap_performance:

Hesaplamalı Performans
======================


Derin öğrenmede, veri kümeleri ve modeller genellikle büyüktür, bu da
ağır hesaplama içerir. Bu nedenle, hesaplama performansı çok önemlidir.
Bu bölümde hesaplama performansını etkileyen önemli faktörler üzerinde
durulacaktır: Buyuru programlama (imperative programming), sembolik
programlama, eşzamansız hesaplama, otomatik paralelleştirme ve çoklu GPU
hesaplama. Bu bölümü inceleyerek, örneğin, doğruluğu etkilemeden eğitim
süresini azaltarak önceki bölümlerde uygulanan modellerin hesaplama
performansını daha da artırabilirsiniz.

.. toctree::
    :maxdepth: 2

    hybridize
    async-computation
    auto-parallelism
    hardware
    multiple-gpus
    multiple-gpus-concise
    parameterserver