![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
На любителя железа материал, но мне очень понравился: подробности про гугловую TPU - Tensor Processing Unit. |
|
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-08-24 15:30 ![]() Специализированная плата для обучаемых машинок, с большей производительностью на ватт потребляемой мощности, чем готовые и доступные решения (камушек в огород GPU). Пример задачки для TPU - хороший и впечатляющий: "С помощью нашего массива TPU мы можем найти все тексты на всех изображениях, используемых в Street View по всему миру, меньше чем за пять дней." И создатели деликатно пишут, чтобы не обидеть старину Мура: "Мы, конечно, не перескочили через три поколения устройств в терминах закона Мура - но для специализированных задач мы добились такого ускорения, которое обычным процессорам стало бы доступно через три поколения". Хорошая иллюстрация того факта, что просто плотность транзисторов - недостаточное описание мощи устройства и его возможностей. Многое в машинном обучении и машинном интеллекте будет быстро развиваться благодаря специализированным железкам, а не увеличению мощности и количества привычных процессоров. Источник: www.techradar.com Комментарии: |
|