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谷歌TPU研究論文:專注神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用處理器

  •   過去十五年里,我們一直在我們的產(chǎn)品中使用高計(jì)算需求的機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用如此頻繁,以至于我們決定設(shè)計(jì)一款全新類別的定制化機(jī)器學(xué)習(xí)加速器,它就是 TPU。   TPU 究竟有多快?今天,聯(lián)合在硅谷計(jì)算機(jī)歷史博物館舉辦的國家工程科學(xué)院會(huì)議上發(fā)表的有關(guān) TPU 的演講中,我們發(fā)布了一項(xiàng)研究,該研究分享了這些定制化芯片的一些新的細(xì)節(jié),自 2015 年以來,我們數(shù)據(jù)中心的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中就一直在使用這些芯片。第一代 TPU 面向的是推論功能(使用已訓(xùn)練過的模型,而不是模型的訓(xùn)練階段,這其中有些不同的特征),
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淺析谷歌TPU芯片對(duì)NVIDIA、英特爾的影響

  • 無論谷歌在CPU方面有什么計(jì)劃,都會(huì)繼續(xù)研究特別適合于機(jī)器學(xué)習(xí)的芯片。要真正弄清哪些做法可行,哪些做法不可行,這可能需要花上幾年的時(shí)間,畢竟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身也在不斷演變。
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燃料電池城市客車數(shù)據(jù)支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)

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