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強攻 GPU，TPU 芯片一夜躥紅

  • 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(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的領(lǐng)導者，在 AI 硬件市場，尤其是 AI 訓練領(lǐng)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(lǐng)域的首選算力解決方案。因此，英偉達
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我國研制出世界首個碳納米管張量處理器芯片

  • 《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(shù)領(lǐng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在功耗僅為295μW的情況下，實現(xiàn)高達88%的MNIST圖像識別準確率。
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AI 芯片的未來，未必是 GPU

  • 在人工智能計算架構(gòu)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(chǔ)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(shù)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(guān)系。強大的并行計算能力AI 大模型
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谷歌加大“造芯”力度：除了TPU，CPU也開始自研

  • 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(jīng)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(shù)據(jù)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(gòu)構(gòu)建的，后者代表著數(shù)據(jù)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(gòu)的芯片，以及云上運行的通用ARM
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Anthropic將部署谷歌新一代TPU芯片

  • 據(jù)世界半導體技術(shù)論壇官微消息，近日，谷歌宣布，將擴大與 Anthropic 的合作伙伴關(guān)系，致力于實現(xiàn)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(jù)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(xiàn)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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盤點2021年全球AI芯片，詳解“xPU”，請收下最新最全的知識點

  • 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(chǎn)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(chǎn)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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谷歌TPU 3.0/英偉達GV100/華為昇騰910大比拼，誰將是AI時代的贏家？

  • 當年，打敗柯達帝國的不是競爭對手，而是科技革命，而目前這場革命來源于AI。
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CPU、GPU 和 TPU有什么區(qū)別？TPU為什能碾壓GPU?

  • 　　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(shè)計，并專門用于機器學習工作負載。TPU 為谷歌的主要產(chǎn)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(shù)據(jù)科學家提供計算資源
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TPU比CPU快80倍 秘訣在哪里？

  • 　　我們生活在一個技術(shù)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(shù)進步，今天世界比以往更傾向于速度和敏捷性。我們已經(jīng)從傳統(tǒng)的有線撥號互聯(lián)網(wǎng)連接轉(zhuǎn)移到第四代無線網(wǎng)絡(luò)。光纖的廣泛分布使得連接到互聯(lián)網(wǎng)并以快速的速度訪問數(shù)據(jù)成為可能。同樣，當涉及到處理器和GPU時，我們已經(jīng)從僅包含6000個晶體管的傳統(tǒng)8位8080微處理器芯片轉(zhuǎn)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芯片之戰(zhàn)：TPU/GPU/FPGA誰稱雄？

  • 　　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(lǐng)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(jīng)費超過 20 億美元，據(jù)《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(xiàn)使超級計算機的架構(gòu)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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谷歌發(fā)布AI芯片Edge TPU可支持物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備

  • 　　據(jù)外媒報道，谷歌已經(jīng)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(shè)計將AI芯片整合到其他公司生產(chǎn)的產(chǎn)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(shè)備能夠更快地處理數(shù)據(jù)。
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性能太強大必須使用“液冷”，谷歌發(fā)布 TPU 3.0

  • 　　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(diào)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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谷歌宣布公有云平臺將支持面向人工智能的TPU芯片

  • 　　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(nèi)部設(shè)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(nèi)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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谷歌的TPU芯片是如何演進而來的？

  • 谷歌的TPU芯片是如何演進而來的？-Google I/O是由Google舉行的網(wǎng)絡(luò)開發(fā)者年會，討論的焦點是用Google和開放網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開發(fā)網(wǎng)絡(luò)應用。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(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(lǐng)域，紅色條形均略勝一籌;但是
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