深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它能够处理复杂的非线性问题，并在许多领域，如图像识别、自然语言处理和语音识别等取得了显著成果。然而，深度学习模型的训练需要大量的计算资源。
首先，深度学习模型通常包含大量的参数，这些参数需要通过大量的数据进行训练才能得到最优值。这就需要大量的存储空间来存储这些数据和参数。
其次，深度学习模型的训练过程通常涉及到大量的矩阵运算，这需要高性能的CPU或GPU来进行计算。特别是对于一些大型的深度学习模型，如卷积神经网络和循环神经网络，其训练过程可能需要几天甚至几周的时间，这期间对计算资源的需求是非常大的。
此外，深度学习模型的训练还需要高效的并行计算能力。由于深度学习模型的训练过程可以被分解为多个独立的任务，因此可以通过并行计算来加速训练过程。这就需要具有并行计算能力的硬件设备，如GPU和TPU。
总的来说，深度学习对计算资源的需求主要包括存储空间、计算能力和并行计算能力。随着深度学习技术的发展，这些需求也在不断增加，这对硬件设备的设计和制造提出了新的挑战。
