TPU 的設定,只能在 TensorFlow 中執(zhí)行推理,但它的性能非常好。我們認為,TPU 與 TensorFlow 的良好適配,能夠發(fā)揮出 1+1>2 的效果。深度學習計算中的芯片部署都不是零和博弈,F(xiàn)實世界的深度學習網(wǎng)絡需要系統(tǒng)的 GPU 與其他 GPU 或諸如 Google TPU 之類的 ASIC 通信。GPU 是理想的工作環(huán)境,具有深度學習所需的靈活性
Google宣布推出了第六代張量處理單元Trillium TPU,以及即將推出由Nvidia H200 GPU驅動的新型A3 Ultra虛擬機,此外還有基于Axion Arm架構的C4A VM,從今天正式面世。
AI芯片通常采用GPU和ASIC架構。GPU因其在運算和并行任務處理上的優(yōu)勢成為AI計算中的關鍵組件,它的算力和顯存、帶寬決定了GPU的運算能力。GPU的核心可分為CudaCore、Tensor Core等;Tensor Core是增強AI計算的核心,相較于并行計算表現(xiàn)卓越的Cuda Core,它更專注于深度學習領域,通過優(yōu)化矩陣運算來加速AI深度學習的訓練和推理任務
谷歌今天分享了有關最新一代TPU芯片的早期細節(jié)。該芯片用于運行人工智能工作負載,性能是上一代的2倍多。
谷歌今天宣布對其云平臺進行擴展,發(fā)布了一個新的基礎設施選項Cloud TPU Pod,旨在滿足那些需要大量計算能力的大型人工智能項目。
谷歌今天宣布向其公有云平臺上增加ensor Processing Units,這是一款專門為人工智能工作負載提供動力的內部設計的芯片系列。