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
    • MSI представила флагманскую Mini-ITX плату MPG X870I EDGE TI EVO WIFI с поддержкой DDR5-10000
    • Microsoft исправила критическую уязвимость в ASP.NET Core, позволявшую перехватывать данные и нарушать работу серверов
    • OpenAI отложила выпуск GPT-6 до 2026 года: компания сосредоточится на улучшении GPT-5
    • 40 лет Intel i386: 275 000 транзисторов, изменившие историю вычислений
    • Видеокарты с 8 ГБ памяти теряют ценность: Radeon RX 9060 XT и RTX 5060 Ti подешевели на 10-12%
    • Цена на память HBM4 может вырасти на 60%: аналитики о рисках для рынка ИИ
    • Battlefield 6 работает на устаревших видеокартах: тесты на Radeon RX 570 и GTX 1650 SUPER
    • NVIDIA полностью потеряла китайский рынок ИИ-ускорителей — заявление Дженсена Хуанга
    Вторник, 21 октября
    OCClub
    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

    MSI представила флагманскую Mini-ITX плату MPG X870I EDGE TI EVO WIFI с поддержкой DDR5-10000

    Microsoft исправила критическую уязвимость в ASP.NET Core, позволявшую перехватывать данные и нарушать работу серверов

    Leave A Reply Cancel Reply

    Оставайтесь на связи
    • Telegram
    ПОПУЛЯРНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

    MSI представила флагманскую Mini-ITX плату MPG X870I EDGE TI EVO WIFI с поддержкой DDR5-10000

    20.10.2025

    Microsoft исправила критическую уязвимость в ASP.NET Core, позволявшую перехватывать данные и нарушать работу серверов

    20.10.2025

    OpenAI отложила выпуск GPT-6 до 2026 года: компания сосредоточится на улучшении GPT-5

    20.10.2025

    40 лет Intel i386: 275 000 транзисторов, изменившие историю вычислений

    19.10.2025

    Видеокарты с 8 ГБ памяти теряют ценность: Radeon RX 9060 XT и RTX 5060 Ti подешевели на 10-12%

    19.10.2025

    Цена на память HBM4 может вырасти на 60%: аналитики о рисках для рынка ИИ

    19.10.2025
    OCClub
    Telegram VKontakte
    • Главная
    • Тест `о` дром
    • Новости
    • О Сайте
    © 2009-2025 OCClub

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

    Go to mobile version