tpu_电子产品世界
来源：乐鱼体育官方网站下载 发布时间：2024-03-29 19:26:40据世界半导体技术论坛官微消息，近日，谷歌宣布，将扩大与 Anthropic 的合作伙伴关系，致力于实现AI安全的最高标准，并且 Anthropic 将利用谷歌最新一代的，用于人工智能推理的 Cloud TPU v5e 芯片。据悉，在宣布了双方的新合作后，Anthropic 成为首批大规模部署 TPU v5e 的公司之一，TPU v5e 是 Google Cloud 迄今为止最通用、最高效且可扩展的 AI 加速器。TPU v5e现已全面上市，使 Anthropic 能够以高性能且高效的方式为其 Clau
前言你一定听说过CPU、GPU，但是TPU、VPU、NPU、XPU…等等其他字母开头的“xPU”呢？AI概念在几年前火爆全球，科技巨头们纷纷投入AI芯片的研发，小公司也致力于提出概念靠AI浪潮融资，为了快速在AI市场上立足，也为了让市场和用户能记住自家的产品，各家在芯片命名方面都下了点功夫，既要独特，又要和公司产品契合，还要朗朗上口，也要容易让人记住。前文所提到的“xPU”的命名方式就深受各大厂商的喜爱。本文就从字母A到Z来盘点一下目前各种“xPU”命名AI芯片，以及芯片行业里的各种“xPU”缩写，给大家
谷歌TPU 3.0/英伟达GV100/华为昇腾910大比拼，谁将是AI时代的赢家？
当年，打败柯达帝国的不是竞争对手，而是科技革命，而目前这场革命来源于AI。
很多读者可能分不清楚 CPU、GPU 和 TPU 之间的区别，因此 Google Cloud 将在这篇博客中简要介绍它们之间的区别，并讨论为什么 TPU 能加速深度学习。张量处理单元(TPU)是一种定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌从头设计，并专门用于机器学习工作负载。TPU 为谷歌的基本的产品提供了计算支持，包括翻译、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 将 TPU 作为可扩展的云计算资源，并为所有在 Google Cloud 上运行尖端 ML 模型的开发者与数据科学家提供计算资源
我们生活在一个技术推动整个文明基石的时代。但是，尽管拥有所有辉煌的发明和技术进步，今天世界比以往更倾向于速度和敏捷性。我们已从传统的有线拨号互联网连接转移到第四代无线网络。光纤的广泛分布使得连接到互联网并以快速的速度访问数据成为可能。同样，当涉及到处理器和GPU时，我们已从仅包含6000个晶体管的传统8位8080微处理器芯片转变为时钟速度高达1.7 GHz的最先进的Octa核心处理器。人工智能的发展越来越抽象，越来越复杂。从早期简单的是与否的判断，到后来精准的识别，可以在复杂的场景里找出特定的
智能时代就要到来，芯片市场格局一变再变。两个典型例子：引领处理器市场 40 多年的英特尔 2015 年底收购完 Altera，今年 4 月就宣布计划裁员 1.2 万;另一方面，GPU 巨头英伟达今年 3 月推出加速AI和深度学习的芯片 Tesla P100，投入研发经费超过 20 亿美元，据《华尔街日报》报道，今年 5 月英伟达售出的 GPU 比去年同月增长 62%，公司当前市值 240 亿美元。深度学习应用大量涌现使超级计算机的架构逐渐向深度学习应用优化，从传统 CPU 为主 GPU 为辅的
据外媒报道，谷歌已不再满足于为自家数据中心开发人工智能(AI)芯片，它现在正设计将AI芯片整合到其他公司生产的产品中去。在发布张量处理单元(Tensor Processing Unit，简称TPU)2年之后，谷歌于美国当地时间周三推出了Edge TPU，它将使传感器和别的设备能够更快地处理数据。
5月9日消息，在谷歌 I/O 开发者大会上，谷歌宣布发布 TPU 3.0。 谷歌首先演示了谷歌一系列的机器学习成果，包括 Gmail 系统能自动给用户推荐可能要打的字，在谷歌照片中，系统会根据照片建议用户对照片惊醒相应编辑，比如调高亮度、给黑白照片加色、将斜着拍摄的文件拉正等。谷歌表示，要想更好地实现这些功能，必须要有强大的计算能力的支持。于是便引出了 TPU 3.0。 谷歌表示，TPU 3.0 的性能比去年发布的 TPU2.0 要强大 8 倍左右，可提供超过 100 千兆次的机器学习硬
谷歌今天宣布向其公有云平台上增加ensor Processing Units，这是一款专门为AI工作负载提供动力的内部设计的芯片系列。一个TPU(如图所示)由四个专用集成电路组成，配有64GB的“超高带宽”内存。这一组合单元能够给大家提供高达180 teraflops的性能。今年晚些时候，谷歌计划增加一个集群选项，让云客户将多个TPU聚合成一个“Pod”，速度达到petaflop的范围(是teraflop的1000倍)。在今天的公告中谷歌并没有分享更多的性能细节。不过，去年谷歌的两位顶级工程师写
谷歌的TPU芯片是如何演进而来的？-Google I/O是由Google举行的网络开发者年会，讨论的焦点是用Google和开放网络技术开发网络应用。这个年会自2008年开始举办，到今年已经是举办的第9届了。
“在AI应用领域，中国的融资额是领先的;但是在人工智能基础技术领域，美国的融资额远超于中国。”在8月30日举行的“2017智能投资峰会”上，新智元CEO杨静指出，当前国内人工智能投资炙手可热，但产业布局仍存在薄弱环节。 杨静在幻灯片上展示出一张“中美人工智能九大领域融资分布对比图”。红色条形代表中国，蓝色条形代表美国，这张图的规律十分明显：在智能无人机、语音识别、无人驾驶、计算机视觉等应用领域，红色条形均略胜一筹;但是
导语：“新架构的芯片才可以更快地进行AI的复杂训练。但是数据从哪里来?阿里巴巴、谷歌这一些企业，都是数据的大玩家。” 每年Gartner发布的技术成熟度曲线(TheHypeCycle)都备受市场关注，也成为企业做出重大投资决策的风向标。技术成熟度曲线又称技术循环曲线、光环曲线、炒作周期，指的是企业用来评估新科技的可见度，利用时间轴与市面上的可见度(媒体曝光度)决定是不是采用新科技的一种工具。 未来10年最具破坏性技术 2017年，Gartner发布的新兴技术曲
2017台北国际电脑展COMPUTEX 2017已经于5月30日开幕。英伟达的创始人兼CEO黄仁勋在AI论坛上发表了演说，谈到了英伟达的人工智能规划。 今年5月9日，英伟达公布了第一季度的财报，第一季度营收19.4亿美元，同比跳涨48.4%，净收入5.07亿美元，比去年同期跳涨126%。其中，游戏显卡业务营收占了总营收的53%，仍然是英伟达的主力军。但是数据中心业务收入翻倍至4.09亿美元，汽车业务收入也增长了24%至1.4亿美元。从去年起，数据中心和汽车业务加速发展，为提振股价起到了重要作用。
谷歌花了十年打造服务器中心，处理每日数十亿次的网络搜寻需求。 如今谷歌更进一步，自行研发专属芯片--Tensor Processing Units (TPU、见图)，加快机器学习脚步，并宣称TPU性能优于CPU、GPU。 CNBC、TechCrunch报导，谷歌17日在I/O开发者大会，发布第二代TPU，处理人工智能(AI)工作。 谷歌推出新版TPU，显示该公司不想倚赖其他业者，打造核心的计算基础设施。 当前谷歌使用Nvidia的GPU处理机器学习工作，倘若谷歌继续自行研发芯片，可能会冲击Nvi
都说创业维艰。但做芯片初创企业更是难上加难。大多数风投家都不愿意碰这样的一个东西。因为芯片的研发成本极其高昂，而且生产也会面临巨大挑战，因为很少有设备制造商愿意在未经验证的技术上面冒险。
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