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谷歌的TPU芯片是如何演進(jìn)而來的？

  • 谷歌的TPU芯片是如何演進(jìn)而來的？-Google I/O是由Google舉行的網(wǎng)絡(luò)開發(fā)者年會，討論的焦點(diǎn)是用Google和開放網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開發(fā)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。這個年會自2008年開始舉辦，到今年已經(jīng)是舉辦的第9屆了。
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AI投資：基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域中美差距大

  • 　　“在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域，中國的融資額是領(lǐng)先的;但是在人工智能基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，美國的融資額遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過中國。”在8月30日舉行的“2017智能投資峰會”上，新智元CEO楊靜指出，當(dāng)前國內(nèi)人工智能投資炙手可熱，但產(chǎn)業(yè)布局仍存在薄弱環(huán)節(jié)。 　　楊靜在幻燈片上展示出一張“中美人工智能九大領(lǐng)域融資分布對比圖”。紅色條形代表中國，藍(lán)色條形代表美國，這張圖的規(guī)律十分明顯：在智能無人機(jī)、語音識別、自動駕駛、計算機(jī)視覺等應(yīng)用領(lǐng)域，紅色條形均略勝一籌;但是
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未來10年最具破壞性技術(shù)是啥？有人說是人工智能

  • 　　導(dǎo)語：“新架構(gòu)的芯片才可以更快地進(jìn)行人工智能的復(fù)雜訓(xùn)練。但是數(shù)據(jù)從哪里來?阿里巴巴、谷歌這些公司，都是數(shù)據(jù)的大玩家。” 　　每年Gartner發(fā)布的技術(shù)成熟度曲線(TheHypeCycle)都備受市場關(guān)注，也成為企業(yè)做出重大投資決策的風(fēng)向標(biāo)。技術(shù)成熟度曲線又稱技術(shù)循環(huán)曲線、光環(huán)曲線、炒作周期，指的是企業(yè)用來評估新科技的可見度，利用時間軸與市面上的可見度(媒體曝光度)決定是否采用新科技的一種工具。 　　未來10年最具破壞性技術(shù) 　　2017年，Gartner發(fā)布的新興技術(shù)曲
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谷歌TPU勢頭正勁 英偉達(dá)GPU突圍AI芯片勝算有幾分

  • 　　2017臺北國際電腦展COMPUTEX 2017已經(jīng)于5月30日開幕。英偉達(dá)的創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在AI論壇上發(fā)表了演說，談到了英偉達(dá)的人工智能規(guī)劃。 　　今年5月9日，英偉達(dá)公布了第一季度的財報，第一季度營收19.4億美元，同比跳漲48.4%，凈收入5.07億美元，比去年同期跳漲126%。其中，游戲顯卡業(yè)務(wù)營收占了總營收的53%，仍然是英偉達(dá)的主力軍。但是數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)收入翻倍至4.09億美元，汽車業(yè)務(wù)收入也增長了24%至1.4億美元。從去年起，數(shù)據(jù)中心和汽車業(yè)務(wù)加速發(fā)展，為提振股價起到了重要作用。
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谷歌二代TPU來了、恐侵蝕GPU訂單

  • 　　谷歌花了十年打造服務(wù)器中心，處理每日數(shù)十億次的網(wǎng)絡(luò)搜尋需求。 如今谷歌更進(jìn)一步，自行研發(fā)專屬芯片--Tensor Processing Units (TPU、見圖)，加快機(jī)器學(xué)習(xí)腳步，并宣稱TPU性能優(yōu)于CPU、GPU。 　　CNBC、TechCrunch報導(dǎo)，谷歌17日在I/O開發(fā)者大會，發(fā)布第二代TPU，處理人工智能(AI)工作。 谷歌推出新版TPU，顯示該公司不想倚賴其他業(yè)者，打造核心的計算基礎(chǔ)設(shè)施。 當(dāng)前谷歌使用Nvidia的GPU處理機(jī)器學(xué)習(xí)工作，倘若谷歌繼續(xù)自行研發(fā)芯片，可能會沖擊Nvi
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初創(chuàng)企業(yè)挖走Google TPU團(tuán)隊大半關(guān)鍵成員

  • 都說創(chuàng)業(yè)維艱。但做芯片初創(chuàng)企業(yè)更是難上加難。大多數(shù)風(fēng)投家都不愿意碰這個東西。因為芯片的研發(fā)成本極其高昂，而且生產(chǎn)也會面臨巨大挑戰(zhàn)，因為很少有設(shè)備制造商愿意在未經(jīng)驗證的技術(shù)上面冒險。
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Google TPU芯片效能超越CPU與GPU？

  • 　　網(wǎng)路巨擘Google日前指出，該公司的Tensor處理器(TPU)在機(jī)器學(xué)習(xí)的測試中，以數(shù)量級的效能優(yōu)勢超越英特爾(Intel)的Xeon處理器和Nvidia的繪圖處理器(GPU)。在一份長達(dá)17頁的報告中，Google深入剖析其TPU和測試基準(zhǔn)顯示比目前的商用芯片更快至少15倍的速度，并提供更高30倍的效能功耗比(P/W)。 　　去年五月，Google宣布其ASIC設(shè)計是為了加快各種應(yīng)用在其納米中心服務(wù)器的推論作業(yè)?，F(xiàn)在，該公司將在今年6月的一場電腦架構(gòu)大會中，透過一篇論文首度公開對于此芯片及其效
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說一說谷歌屢敗屢戰(zhàn)的硬件之路

  • 這并不是Google在智能硬件領(lǐng)域的第一次嘗試了，回首以往的戰(zhàn)績幾乎是屢戰(zhàn)屢敗，那這次的創(chuàng)新能否成為領(lǐng)跑智能時代的契機(jī)呢?
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Google 公布TPU細(xì)節(jié)后，AI 界怎么看？

  • 從這篇論文里，Google 的 TPU 細(xì)節(jié)一覽無遺，然而 TPU 是為了 TensorFlow 自定義的，對一些 AI 芯片廠商來說，或許能從這篇論文里獲得一些靈感，但一味仿效可能得不償失。
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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)合在硅谷計算機(jī)歷史博物館舉辦的國家工程科學(xué)院會議上發(fā)表的有關(guān) TPU 的演講中，我們發(fā)布了一項研究，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NVIDIA、英特爾的影響

  • 無論谷歌在CPU方面有什么計劃，都會繼續(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

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