據外媒報道，Google 準備跟聯發(fā)科開發(fā)次世代AI芯片「張量處理單元」（TPUs），預計明年開始生產。有外界猜這是從博通手中搶走訂單。 但據供應鏈消息，Google 和博通關系仍持續(xù)，亦即博通、聯發(fā)科都能拿到 Google 訂單。外媒報道指出，Google 過去幾年獨家合作的 AI 芯片設計商是博通，但兩家企業(yè)的聯系并未因聯發(fā)科中斷。
據傳，Google、博通仍在接洽，計劃繼續(xù)共同設計部分TPU芯片，客觀來說，目前CSP業(yè)者以雙供應商為ASIC委外設計策略，確保其ASIC委外設計的穩(wěn)定性與多樣性。據
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博通 Google TPU
近日，谷歌正式發(fā)布其最先進的人工智能模型Gemini 2.0，旨在推動AI智能體（AI Agents）時代的到來。Gemini 2.0具備多項全新功能，包括多模態(tài)輸出，支持原生圖像生成和音頻輸出，還能直接整合使用Google Search和Google Maps等工具。這些技術突破將全面提升用戶在谷歌產品生態(tài)中的交互體驗。與此同時，谷歌推出了第六代張量處理單元（TPU），即Trillium TPU。這款全新TPU在Gemini 2.0的訓練中發(fā)揮了關鍵作用，為其復雜功能提供了強大的計算支持。如今，Tril
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TPU AI
12 月 12 日消息，谷歌今天（12 月 12 日）發(fā)布博文，宣布正式向 Google Cloud 客戶開放第六代 TPU Trillium，希望憑借大的計算能力、高效的性能和可持續(xù)特性，更好推動 AI 模型發(fā)展。Trillium TPU 是 Google Cloud AI 超級計算機（AI Hypercomputer）的關鍵組件，是一種突破性的超級計算機架構，采用了一個由性能優(yōu)化的硬件、開放軟件、領先的機器學習框架和靈活的消費模型組成的集成系統(tǒng)。曾于今年 5 月有報道，在 I/O 開發(fā)者大會上，谷歌正
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谷歌 TPU 芯片 AI
自 ChatGPT 爆火之后，AI 大模型的研發(fā)層出不窮，而在這場「百模大戰(zhàn)」激戰(zhàn)正酣之際，美國芯片公司英偉達卻憑借其 GPU 在大模型計算中的出色發(fā)揮賺得盆滿缽滿。然而，近日蘋果的一項舉動，給英偉達的火熱稍稍降溫。AI 模型訓練，蘋果選擇 TPU 而非 GPU英偉達一直是 AI 算力基礎設施領域的領導者，在 AI 硬件市場，尤其是 AI 訓練領域，其市場份額在 80% 以上，英偉達 GPU 一直是亞馬遜、微軟、Meta、OpenAI 等眾多科技巨頭在 AI 和機器學習領域的首選算力解決方案。因此，英偉達
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GPU TPU
《科創(chuàng)板日報》23日訊，北京大學電子學院碳基電子學研究中心彭練矛-張志勇團隊，在下一代芯片技術領域取得突破，成功研發(fā)出世界首個基于碳納米管的張量處理器芯片（TPU）。該芯片由3000個碳納米管場效應晶體管組成，能夠高效執(zhí)行卷積運算和矩陣乘法。實驗表明，基于該TPU的五層卷積神經網絡可以在功耗僅為295μW的情況下，實現高達88%的MNIST圖像識別準確率。
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TPU 碳納米管
在人工智能計算架構的布局中，CPU 與加速芯片協(xié)同工作的模式已成為一種典型的 AI 部署方案。CPU 扮演基礎算力的提供者角色，而加速芯片則負責提升計算性能，助力算法高效執(zhí)行。常見的 AI 加速芯片按其技術路徑，可劃分為 GPU、FPGA 和 ASIC 三大類別。在這場競爭中，GPU 憑借其獨特的優(yōu)勢成為主流的 AI 芯片。那么，GPU 是如何在眾多選項中脫穎而出的呢？展望 AI 的未來，GPU 是否仍是唯一解呢？GPU 如何制勝當下？AI 與 GPU 之間存在著密切的關系。強大的并行計算能力AI 大模型
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GPU TPU NPU Cobalt MTIA
為了減少對英偉達芯片的依賴，谷歌正在加大自主研發(fā)芯片的力度。除了此前已經投入使用的張量處理單元(TPU)外，谷歌剛剛推出一款名為Axion的新型中央處理器(CPU)，以滿足從YouTube廣告投放到大數據分析等多方面的計算需求。美東時間4月9日周二，谷歌在今年的年度云計算大會Cloud Next 2024上宣布推出Axion，它與亞馬遜、微軟的同類芯片一樣，是基于ARM架構構建的，后者代表著數據中心芯片市場的新趨勢。谷歌計劃通過谷歌云提供這款CPU，稱它的性能超過x86架構的芯片，以及云上運行的通用ARM
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谷歌 造芯 TPU CPU
據世界半導體技術論壇官微消息，近日，谷歌宣布，將擴大與 Anthropic 的合作伙伴關系，致力于實現人工智能安全的最高標準，并且 Anthropic 將利用谷歌最新一代的，用于人工智能推理的 Cloud TPU v5e 芯片。據悉，在宣布了雙方的新合作后，Anthropic 成為首批大規(guī)模部署 TPU v5e 的公司之一，TPU v5e 是 Google Cloud 迄今為止最通用、最高效且可擴展的 AI 加速器。TPU v5e現已全面上市，使 Anthropic 能夠以高性能且高效的方式為其 Clau
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谷歌 Anthropic 人工智能 Cloud TPU v5e 芯片
前言你一定聽說過CPU、GPU，但是TPU、VPU、NPU、XPU…等等其他字母開頭的“xPU”呢？AI概念在幾年前火爆全球，科技巨頭們紛紛投入AI芯片的研發(fā)，小公司也致力于提出概念靠AI浪潮融資，為了快速在AI市場上立足，也為了讓市場和用戶能記住自家的產品，各家在芯片命名方面都下了點功夫，既要獨特，又要和公司產品契合，還要朗朗上口，也要容易讓人記住。前文所提到的“xPU”的命名方式就深受各大廠商的喜愛。本文就從字母A到Z來盤點一下目前各種“xPU”命名AI芯片，以及芯片行業(yè)里的各種“xPU”縮寫，給大家
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TPU NPU VPU XPU AI芯片
很多讀者可能分不清楚 CPU、GPU 和 TPU 之間的區(qū)別，因此 Google Cloud 將在這篇博客中簡要介紹它們之間的區(qū)別，并討論為什么 TPU 能加速深度學習。 張量處理單元(TPU)是一種定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌從頭設計，并專門用于機器學習工作負載。TPU 為谷歌的主要產品提供了計算支持，包括翻譯、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 將 TPU 作為可擴展的云計算資源，并為所有在 Google Cloud 上運行尖端 ML 模型的開發(fā)者與數據科學家提供計算資源
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CPU GPU TPU
我們生活在一個技術推動整個文明基石的時代。但是，盡管擁有所有輝煌的發(fā)明和技術進步，今天世界比以往更傾向于速度和敏捷性。我們已經從傳統(tǒng)的有線撥號互聯網連接轉移到第四代無線網絡。光纖的廣泛分布使得連接到互聯網并以快速的速度訪問數據成為可能。同樣，當涉及到處理器和GPU時，我們已經從僅包含6000個晶體管的傳統(tǒng)8位8080微處理器芯片轉變?yōu)闀r鐘速度高達1.7 GHz的最先進的Octa核心處理器?！ ∪斯ぶ悄艿陌l(fā)展越來越抽象，越來越復雜。從早期簡單的是與否的判斷，到后來精準的識別，可以在復雜的場景里找出特定的
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AI TPU
智能時代就要到來，芯片市場格局一變再變。兩個典型例子：引領處理器市場 40 多年的英特爾 2015 年底收購完 Altera，今年 4 月就宣布計劃裁員 1.2 萬;另一方面，GPU 巨頭英偉達今年 3 月推出加速人工智能和深度學習的芯片 Tesla P100，投入研發(fā)經費超過 20 億美元，據《華爾街日報》報道，今年 5 月英偉達售出的 GPU 比去年同月增長 62%，公司當前市值 240 億美元?！ ∩疃葘W習應用大量涌現使超級計算機的架構逐漸向深度學習應用優(yōu)化，從傳統(tǒng) CPU 為主 GPU 為輔的
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AI TPU GPU FPGA
據外媒報道，谷歌已經不再滿足于為自家數據中心開發(fā)人工智能(AI)芯片，它現在正設計將AI芯片整合到其他公司生產的產品中去?！ ≡诎l(fā)布張量處理單元(Tensor Processing Unit，簡稱TPU)2年之后，谷歌于美國當地時間周三推出了Edge TPU，它將使傳感器和其他設備能夠更快地處理數據。
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谷歌 TPU 物聯網
5月9日消息，在谷歌 I/O 開發(fā)者大會上，谷歌宣布發(fā)布 TPU 3.0。
谷歌首先演示了谷歌一系列的機器學習成果，包括 Gmail 系統(tǒng)可以自動給用戶推薦可能要打的字，在谷歌照片中，系統(tǒng)會根據照片建議用戶對照片驚醒相應編輯，比如調高亮度、給黑白照片加色、將斜著拍攝的文件拉正等。谷歌表示，要想更好地實現這些功能，必須要有強大的計算能力的支持。于是便引出了 TPU 3.0。
谷歌表示，TPU 3.0 的性能比去年發(fā)布的 TPU2.0 要強大 8 倍左右，可提供超過 100 千兆次的機器學習硬
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谷歌 TPU
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