近年来，人工智能技术的迅猛发展让越来越多的人看到了“人机融合”的无限可能。
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而作为这个领域的核心基石，人工智能模型的训练与优化往往需要进行海量的运算，需要消耗巨大的算力。
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这时，不少科技公司推出了所谓的“神经网络（NN）加速器”，想要通过硬件方式提升模型训练的效率。
不过，很多人对这种工具的费用存在疑虑。
实际上，NN加速器的造价并不低，且各家厂商都有自己的定价策略。
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而对于一些个人、小团队或初学者来说，这些收费可能会成为阻碍他们探索、开发人工智能的一个障碍。
但是，也有一些加速器厂商为了让更多的人了解、体验这种技术，提供了部分免费的入门试用服务。
比如著名的芯片厂商英特尔，就推出了名为“OpenVino”的软件，让用户可以将模型移植到该软件中，利用其内置的神经网络加速器模块完成模型的优化。
此外，还有一些开源的加速器库，如“TensorFlow Lite”等，也可以为用户提供一些免费的计算资源。
当然，没有免费午餐，就算NN加速器本身不需要花钱购买，但想要真正用好这种工具，还需要学习掌握相关的技术知识和操作方法。
因此，如果想要追求更高的性能、更好的效果，还需要付出更多的时间和精力去研究、调整和优化。
综上所述，虽然NN加速器的收费情况是存在的，但如果你只是初学者，或是想要进行一些小规模的试验，完全可以从一些免费的渠道入手。
当然，如果你有更大量级、更迫切的需求，那就要考虑如何选购、使用好这种技术了。
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