Популярность экономичных ускорителей задач машинного обучения в последние годы постоянно растёт. Не осталась в стороне и компания Google. Решения Coral на базе тензорного сопроцессора Edge были анонсированы ещё весной 2019 года. А 3 января Google объявила о новых продуктах Coral.
#hardware #tpu #google #ии #встраиваемаясистема
#servernews
https://servernews.ru/1000817/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn

Но с такой формулировкой согласятся не все, потому что результаты опубликованного сегодня рейтинга ML Perf 0.7 можно интерпретировать слегка по-разному. Например, NVIDIA говорит о самом быстром суперкомпьютере — на базе A100, конечно — среди коммерчески доступных решений. Тогда как Google использовала в тестах не анонсированные официально тензорные ускорители TPU v4.
#hardware #google #tpu #ии #суперкомпьютер
#servernews
https://servernews.ru/1016976/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn

Компания Techbase готовит к выпуску устройство ModBerry AI Gateway 9500-CM4 — шлюз с функциями искусственного интеллекта (ИИ). Поставки новинки планируется организовать в течение двух месяцев, но стоимость пока не раскрывается.
#hardware #raspberrypi #tpu #google #ии
#servernews
https://servernews.ru/1027284/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn

На мероприятии Google I/O генеральный директор компании Сундар Пичаи (Sundar Pichai) заявил, что кластер из 4096 модулей TPU v4, оборудованный системой жидкостного охлаждения, обладает производительностью порядка 1 Эфлопс. «Это самая быстрая система, которую мы когда-либо развертывали в Google, это историческая веха для нас», — сказал Пичаи.
#hardware #google #tpu #ии #ускоритель
#servernews
https://servernews.ru/1040035/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn

Компания Google сообщила о новых виртуальных машинах Cloud TPU, которые упрощают обучение нейросетей и систем машинного обучения. Они предлагают новый и улучшенный пользовательский интерфейс для разработки и развертывания TensorFlow, PyTorch и JAX на облачных системах с тензорными процессорами TPU v4, о которых компания рассказала ещё в прошлом году.
#облако #googlecloudplatform #tpu #ии #hardware
#servernews
https://servernews.ru/1040986/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn

Google представила на конференции I/O 2022 облачные решения на базе собственного ИИ-ускорителя TPU v4, который более чем вдвое производительнее и втрое энергоэффективнее TPU v3. Компания предлагает кластеры, которые содержат сразу 4096 ускорителей, тогда как в прошлом поколении они включали не более 1024 чипов. Новые кластеры предлагают пропускную способность до 6 Тбит/с на хост, что позволяет быстро обучать самые большие модели.
#googlecloudplatform #hardware #tpu #ии #суперкомпьютер #кластер #облако
#servernews
https://servernews.ru/1065836/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn

Архитектура RISC-V продолжает понемногу набирать популярность и завоевывать внимание ведущих игроков на рынке информационных технологий. На мероприятии AI Hardware Summit в совместном выступлении ведущего архитектора SiFive и архитектора Google TPU было отмечено, что Google уже использует процессоры с ядрами Intelligence X280.
#hardware #sifive #процессоры #riscv #google #tpu #машинноеобучение
#servernews
https://servernews.ru/1074746/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn

Компания Google обнародовала новую информацию о своей облачной суперкомпьютерной платформе Cloud TPU v4, предназначенной для решения задач ИИ и машинного обучения с высокой эффективностью. Система может использоваться в том числе для работы с крупномасштабными языковыми моделями (LLM).
#google #ии #tpu #интерконнект #mems #hpc #суперкомпьютер #hardware #энергоэффективность
#servernews
https://servernews.ru/1084691/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn

Разработчик чипов MediaTek отрицает появившиеся в Сети данные о сотрудничестве с Google. По данным DigiTimes, слухи касались возможной разработки в творческом тандеме тензорных процессоров TPU.
#mediatek #google #tpu #hardware #слухи
#servernews
https://servernews.ru/1088681/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn

Как известно, Google Cloud использует в своей инфраструктуре не только сторонние ускрители, но и TPU собственной разработки. Эти кастомные ASIC компания продолжает активно развивать — она анонсировала предварительную доступность виртуальных машин с новейшими TPU v5e. Сам чип TPU v5e позиционируется Google как эффективный со всех точек зрения ускоритель, предназначенный для обучения нейросетей или инференс-систем среднего и большого классов.
#hardware #google #tpu #ии #облако #ускоритель
#servernews @servernewsru

https://servernews.ru/1092282/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn

Стартап Anthropic, специализирующийся на технологиях генеративного ИИ, по информации Datacenter Dynamics, намерен использовать ускорители Google TPU для обучения своих систем, включая большую языковую модель Claude. Многие компании вынуждены искать альтернативы дефицитным чипам NVIDIA, хотя это и требует дополнительных затрат для адаптации ПО.
#hardware #tpu #ии #anthropic #googlecloudplatform
#servernews @servernewsru

https://servernews.ru/1095761/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn

Компания Google анонсировала свой самый высокопроизводительный ускоритель для задач ИИ — Cloud TPU v5p. По сравнению с изделием предыдущего поколения TPU v4 обеспечивается приблизительно 1,7-кратный пророст быстродействия на операциях BF16. Впрочем, для Google важнее то, что она наряду с AWS является одной из немногих, кто при разработке ИИ не зависит от дефицитных ускорителей NVIDIA. К этому же стремится сейчас и Microsoft.
#hardware #google #облако #ии #ускоритель #tpu
#servernews @servernewsru

https://servernews.ru/1097105/?utm_source=nova&utm_medium=tg&utm_campaign=sn