Рубрика «TPU» - 2

Недавний отчет Google об устройстве и назначении TPU позволяет сделать однозначный вывод — без ускоренных вычислений серьезное развертывание системы ИИ просто нецелесообразно.
Большинство необходимых экономических вычислений во всем мире сегодня производится в мировых центрах обработки данных, а они с каждым годом все сильнее изменяются. Не так давно они обслуживали веб-страницы, распространяли рекламу и видеоконтент, а теперь распознают голос, идентифицируют изображение в видеопотоках и предоставляют нужную информацию именно в тот момент, когда она нам нужна.
Nvidia опубликовала отчет о разработке и оптимизации актуальных GPU и сравнила их с TPU Google - 1
Все чаще эти возможности активируются с помощью одной из форм искусственного интеллекта, т.н. «глубокого обучения». Это алгоритм, который учится на огромных объемах данных для создания систем, решающих такие задачи, как перевод с разных языков, диагностирование рака и обучение беспилотных автомобилей. Перемены, привносимые искусственным интеллектом в нашу жизнь, ускоряются невиданными в отрасли темпами.

Один из исследователей глубокого обучения, Джеффри Хинтон, недавно сказал в интервью «The New Yorker»: «Возьмите любую старую классификационную проблему, в которой у вас много данных, и она будет решена путем «глубокого обучения». У нас на подходе тысячи разных приложений на базе «глубокого обучения».
Читать полностью »

Хотя еще с 2015 года Google TPU (Tensor Processing Unit) обеспечивает работу обширной империи из систем «глубокого обучения», об этом специальном процессоре известно очень мало. Однако не так давно веб-гигант опубликовал описание чипа и объяснил, почему он на порядок быстрее и энергоэффективнее, чем CPU и GPU, которые он заменяет.

Google обнародовала технические данные и назначение TPU - 1

Для начала немного контекста. TPU – это специализированная ASIC, разработанная инженерами Google для ускорения процессов «вывода» (имеется ввиду получение готового результата – прим. переводчика) нейросетей, ее цель — ускорение продуктивной фазы этих приложений для уже обученных сетей. Например, это работает каждый раз, когда пользователь инициирует голосовой поиск, запрашивает перевод текста или ищет совпадение с изображением. Но на этапе обучения Google использует GPU, так же, как и все компании, использующие технологию «глубокого обучения».
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js