NN加速器是一种特殊的芯片，能够提高机器学习算法的速度和效率，深受数据科学家和科技公司的青睐。

       相对于传统的通用GPU和CPU，NN加速器擅长处理并行计算，而且能够更好地处理浮点数运算，因此能够大幅提高机器学习算法的性能。

       对于是否免费，NN加速器的情况并不一致。

       一些NN加速器是需要收费的，例如Google的TPU（Tensor Processing Unit）和Nvidia的V100加速器。

       这些加速器的出租价格很高，可能超出了大多数人的预算。

       不过，一些科技公司正在推出相对便宜的加速器，如Intel的Movidius，搭载了28nm工艺的USB设备，价格相对较低，且其能够实现手机等裸眼设备内的人工智能运算。

       同时，对于个人用户而言，现在有越来越多的工具和框架能够优化机器学习算法的速度和准确性，例如Keras, MXNet等深度学习框架，同时，平台如Google Colab也提供了一定规模的免费使用quota，而一般的电脑也可以通过CUDA或OpenCL等计算库、GPU设备进行深度学习算法的运算，甚至有一些免费的深度学习云计算平台也可供使用。

       因此，NN加速器的使用有免费和收费之分，具体可以根据自己的实际情况权衡利弊。

       对于初学者来说，一般无须过早使用昂贵的NN加速器，通过框架训练和优化算法以及CPU和GPU的运算也可以大致了解深度学习的机制，而对于一些使用深度学习运用检测、语音处理、推荐系统、图像识别等问题，并且需要大规模的数据和算法的用户，则可以尝试使用收费的NN加速器，以完成更为复杂的深度学习算法。

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