Close Menu
OCClub
    OCClub
    • Главная
    • Тест `о` дром
      • Процессоры
      • Материнские платы
      • Видеокарты
      • Оперативная память
      • Хранение данных
      • Корпуса
      • Блоки питания
      • Охлаждение
      • Периферия
      • Сетевые устройства
      • Звуковые карты
    • Новости
      • Hardware
      • Software
      • Mobile
      • Games
      • Периферия
      • Пресс-релизы
      • Прочие новости
      • Overclock
    • О Сайте
    Telegram VKontakte
    Самые свежие новости
    • Стартап при поддержке Билла Гейтса разработал оптические транзисторы в 10 000 раз меньше существующих
    • AMD борется с дефицитом памяти комплектами Ryzen 7 9850X3D — в Китае замечен официальный набор с CPU, ОЗУ и кулером за $1 000
    • Энтузиаст пустил ледяную воду прямо через теплотрубки видеокарты — RTX 2060 держит 13 °C в играх и разгоняется выше 2 ГГц
    • Моддер превратил RTX 2080 Ti Hall of Fame в 900-ваттную «Titan RTX»
    • Open-source Intel 486 motherboard создана с нуля менее чем за шесть месяцев — M8SBC-486 превзошла цели Linux и Doom
    • Радиатор от Жиги дал новую жизнь видеокарте RTX 3080
    • Ryzen 7 9850X3D поможет сэкономить сотни долларов во время кризиса RAM — технология AMD почти устраняет разницу между дешёвой и дорогой памятью
    • Американец купил RX 5700 XT за 500 рублей в комиссионном магазине
    Вторник, 27 января
    OCClub
    Tensor Processing Unit – решение Google для машинного обучения
    Прочие новости

    Tensor Processing Unit – решение Google для машинного обучения

    No1seBRNo1seBR18.05.2017

    В конференции разработчиков I/O 2017 компания Google, в представлении не нуждающаяся совсем, представила второе поколения собственной разработки для машинного обучения – Tensor Processing Unit (TPU).

    В настоящее время Google утверждает, что второе поколение Tensor Processing Unit уже полностью работоспособно, и понемногу такие установки внедряются на различных сервисах гиганта. Пока компания не слишком раскрывает сведения о том, как это все работает, но зато не упустила возможность похвастаться впечатляющей производительностью.

    Один юнит может обеспечить до 180 терафлопс вычислительной мощности с плавающей запятой, а целый кластер, состоящий из 64 юнитов, обеспечивает 11,5 петафлопс. Для сравнения, NVIDIA Tesla V100 тоже специально «заточенный» для глубокого обучения ускоритель, и Tesla V100 обеспечивает лишь 120 Тфопс.

    Tensor Processing Unit V2 2

    “Используя Tensor Processing Unit V2 мы уже наблюдали значительное улучшение времени обучения. Расчет одной из наших новых моделей крупномасштабного перевода обычно занимал целый день, при использовании 32 лучших коммерчески доступных графических ускорителей, а теперь аналогичное вычисление проводится также за 1 день, но используется только 1/8 от мощности всего кластера” – сказал представитель Google.

    ЧИТАТЬ БОЛЬШЕ НОВОСТЕЙ

    Стартап при поддержке Билла Гейтса разработал оптические транзисторы в 10 000 раз меньше существующих

    AMD борется с дефицитом памяти комплектами Ryzen 7 9850X3D — в Китае замечен официальный набор с CPU, ОЗУ и кулером за $1 000

    Leave A Reply Cancel Reply

    Оставайтесь на связи
    • Telegram
    ПОПУЛЯРНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

    Samsung опровергла слухи о «повышении цен на память на 80%» — компания отрицает утечки на фоне исторического дефицита ОЗУ

    23.01.2026

    Новый игровой флагман AMD оценили в $499 — Ryzen 7 9850X3D уже можно купить до официального релиза

    23.01.2026

    Nvidia повышает производительность Vera Rubin, чтобы удержать гиперскейлеров от AMD Instinct — TDP GPU вырастает до 2300 Вт

    22.01.2026

    Старые процессоры Ryzen AM4 возглавили чарты Amazon из-за дорогой DDR5

    27.12.2025

    Радиатор от Жиги дал новую жизнь видеокарте RTX 3080

    24.01.2026

    Zotac массово отменяет заказы на видеокарты и повышает MSRP на $200 и более — компания объясняет это «системной ошибкой»

    24.01.2026
    OCClub
    Telegram VKontakte
    • Главная
    • Тест `о` дром
    • Новости
    • О Сайте
    © 2009-2026 OCClub

    Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.

    Go to mobile version