- 據(jù)外媒報道，谷歌已經不再滿足于為自家數(shù)據(jù)中心開發(fā)人工智能(AI)芯片，它現(xiàn)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?shù)貢r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(shù)據(jù)。
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谷歌 TPU 物聯(lián)網
- 5月19日，2018年國家級實驗教學示范中心聯(lián)席會電子學科組工作會在大連泰達美爵酒店隆重召開。本次會議由國家級實驗教學示范中心聯(lián)席會電子學科組和大連理工大學(簡稱“大工”)共同主辦，大連理工大學電工電子國家級實驗教學示范中心，電工電子國家級虛擬仿真教學中心承辦?！ 〈髸F(xiàn)場300余人濟濟一堂 出席本次會議的有大連理工大學校領導：朱泓教授，國家級實驗教學示范中心聯(lián)席會電子學科組組長東南大學胡仁杰教授，以及大工教務處、國資處和電工電子實驗中心有關領導。會議開幕式由金明錄教授主持，朱泓校長發(fā)表了熱情洋溢的
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虛擬仿真 X-Cloud
- 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(jù)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(xiàn)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
- 谷歌今天宣布向其公有云平臺上增加ensor Processing Units，這是一款專門為人工智能工作負載提供動力的內部設計的芯片系列?！ ∫粋€TPU(如圖所示)由四個專用集成電路組成，配有64GB的“超高帶寬”內存。這一組合單元可以提供高達180 teraflops的性能。今年晚些時候，谷歌計劃增加一個集群選項，讓云客戶將多個TPU聚合成一個“Pod”，速度達到petaflop的范圍(是teraflop的1000倍)?！ ≡诮裉斓墓嬷泄雀璨]有分享更多的性能細節(jié)。不過，去年谷歌的兩位頂級工程師寫
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谷歌 TPU
- 谷歌的TPU芯片是如何演進而來的？-Google I/O是由Google舉行的網絡開發(fā)者年會，討論的焦點是用Google和開放網絡技術開發(fā)網絡應用。這個年會自2008年開始舉辦，到今年已經是舉辦的第9屆了。
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谷歌 TPU AI
- “在人工智能應用領域，中國的融資額是領先的;但是在人工智能基礎技術領域，美國的融資額遠遠超過中國。”在8月30日舉行的“2017智能投資峰會”上，新智元CEO楊靜指出，當前國內人工智能投資炙手可熱，但產業(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域融資分布對比圖”。紅色條形代表中國，藍色條形代表美國，這張圖的規(guī)律十分明顯：在智能無人機、語音識別、自動駕駛、計算機視覺等應用領域，紅色條形均略勝一籌;但是
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AI TPU
- 導語：“新架構的芯片才可以更快地進行人工智能的復雜訓練。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)布的技術成熟度曲線(TheHypeCycle)都備受市場關注，也成為企業(yè)做出重大投資決策的風向標。技術成熟度曲線又稱技術循環(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
2017年，Gartner發(fā)布的新興技術曲
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人工智能 TPU
- 2017臺北國際電腦展COMPUTEX 2017已經于5月30日開幕。英偉達的創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在AI論壇上發(fā)表了演說，談到了英偉達的人工智能規(guī)劃。
今年5月9日，英偉達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)務營收占了總營收的53%，仍然是英偉達的主力軍。但是數(shù)據(jù)中心業(yè)務收入翻倍至4.09億美元，汽車業(yè)務收入也增長了24%至1.4億美元。從去年起，數(shù)據(jù)中心和汽車業(yè)務加速發(fā)展，為提振股價起到了重要作用。
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谷歌 TPU
- 谷歌花了十年打造服務器中心，處理每日數(shù)十億次的網絡搜尋需求。 如今谷歌更進一步，自行研發(fā)專屬芯片--Tensor Processing Units (TPU、見圖)，加快機器學習腳步，并宣稱TPU性能優(yōu)于CPU、GPU。
CNBC、TechCrunch報導，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設施。 當前谷歌使用Nvidia的GPU處理機器學習工作，倘若谷歌繼續(xù)自行研發(fā)芯片，可能會沖擊Nvi
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谷歌 TPU
- 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，而且生產也會面臨巨大挑戰(zhàn)，因為很少有設備制造商愿意在未經驗證的技術上面冒險。
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Google TPU
- 網路巨擘Google日前指出，該公司的Tensor處理器(TPU)在機器學習的測試中，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17頁的報告中，Google深入剖析其TPU和測試基準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設計是為了加快各種應用在其納米中心服務器的推論作業(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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Google TPU
- 這并不是Google在智能硬件領域的第一次嘗試了，回首以往的戰(zhàn)績幾乎是屢戰(zhàn)屢敗，那這次的創(chuàng)新能否成為領跑智能時代的契機呢?
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谷歌 TPU
- 從這篇論文里，Google 的 TPU 細節(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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Google TPU
- 過去十五年里，我們一直在我們的產品中使用高計算需求的機器學習。機器學習的應用如此頻繁，以至于我們決定設計一款全新類別的定制化機器學習加速器，它就是 TPU。
TPU 究竟有多快?今天，聯(lián)合在硅谷計算機歷史博物館舉辦的國家工程科學院會議上發(fā)表的有關 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節(jié)，自 2015 年以來，我們數(shù)據(jù)中心的機器學習應用中就一直在使用這些芯片。第一代 TPU 面向的是推論功能(使用已訓練過的模型，而不是模型的訓練階段，這其中有些不同的特征)，
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谷歌 TPU
- ARM發(fā)布了全新的物聯(lián)網設備管理解決方案 mbed Cloud。mbed Cloud 能夠安全而高效地簡化任何物聯(lián)網設備與云端的連接，讓服務供應商能夠輕松地管理設備，在設備的整個壽命周期內充分釋放其價值?！ ∥锫?lián)網革命風頭正勁，物聯(lián)網現(xiàn)已連接了全球數(shù)十億臺設備，而且這一數(shù)字每天都在增長。對我們而言，顯然會有更多的設備即將問世以改善人們的生活?！ ÷?lián)網：各種無線聯(lián)網選項層出不窮，新一輪低成本無線技術現(xiàn)已初露端倪，其中包括 LTE Cat&nbs
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