- В России начали выпускать высококачественные... (1678)
- Более 60 моделей смартфонов Samsung Galaxy... (1396)
- Банки, доставка и не только: Минцифры... (4389)
- Take-Two активно внедряет генеративный ИИ в... (1649)
- В OpenAI появился «директор по готовности»... (1190)
- 25 000 мАч и 200 Вт за 60 долларов.... (1170)
- Новые процессоры Intel опираются на... (1785)
- А будет ли Volga? В марте в России начнут... (1471)
- На пути к званию триллионера: Илон Маск стал... (1272)
- Останутся доступны при отключении интернета:... (1325)
- SpaceX приостановила запуски Falcon 9 после... (1492)
- Intel не возьмёт денег за улучшения? Уже... (1291)
- Отвоевали: из-за реакции пользователей Adobe... (1521)
- Мессенджер imo стал пятым по популярности в... (1272)
- В России продают «Волгу» на базе легендарной... (1578)
- «До 2028 года облегчения не будет»: Глава... (1766)
Платформа Google TPU 3.0 для задач машинного обучения превысила планку производительности в 100 PFLOPS
Дата: 2018-05-09 12:31
На прошедшем вчера мероприятии Google I/O поисковый гигант вскользь упомянул TPU 3.0 — новую платформу для ускорения машинного обучения. Напомним, о первом поколении этого решения мы узнали два года назад. Тогда Google рассказала, что использует такие модули уже более года.
В прошлом году представили TPU 2.0 с производительностью в 180 TFLOPS. Теперь же пришёл черёд третьего поколения. Напомним, в основе платформы лежат специальные ASIC. И если в первом поколении один вычислительный блок включал одну ASIC, то во втором на единой плате размещалось уже по четыре микросхемы. Google же использовала модули, каждый из которых содержал по 16 плат, то есть по 64 ASIC. Таким образом, суммарная производительность модуля достигала 11,5 PFLOPS!
О новом поколении этой платформы пока известно очень мало. Но Google утверждает, что производительность выросла более чем в восемь раз, достигнув более чем 100 PFLOPS! На изображении, которое Google показала во время конференции, можно было видеть плату с четырьмя водоблоками, то есть одна плата, как и ранее, содержит четыре ASIC.
Но мы не знаем, сколько таких плат в вычислительном модуле. Если 16, как и ранее, то выходит, что восьмикратно выросла производительность каждой микросхемы. Учитывая, что Google пришлось перейти на жидкостное охлаждение, в это вполне можно поверить.
КомментироватьПодробнее на iXBT
Предыдущие новости
TDK использует флэш-память SLC NAND во встраиваемых картах памяти ESRD4 и твердотельных накопителях ESS1B и SNS1B
Компания TDK объявила о выпуске встраиваемых карт памяти серии ESRD4, встраиваемых твердотельных накопителей серии ESS1B, и твердотельных накопителей типоразмера M.2 Type 2280-D5-BM серии SNS1B. По словам производителя, спрос на встраиваемые карты памяти и SSD растет в связи с развитием интернета вещей. В картах ESRD4 используется флэш-память типа SLC или pSLC NAND. Внешне...
С Днём Победы!
От всей души коллектив 3DNews в этот замечательный майский день поздравляет всех наших читателей, а также их родных и близких со светлым праздником Великой Победы. Желаем вам здоровья и мира. И вместе с тем, это воистину праздник со слезами на глазах, ведь сегодня мы в первую очередь чтим память тех, кто отдал свои жизни за нашу...
Взаимоотношения РКН и бизнеса становятся результативными — эксперт
РКН продолжает осуществлять мониторинг тех сетей, которые были заблокированы вследствие исполнения отечественного законодательства, и возобновлять к ним доступ в том случае, если компании работают в рамках существующей нормативной правовой базы, в отличие от мессенджера...
Google Ассистент может самостоятельно совершать звонки
Представители корпорации Google раскрыли информацию о том, что отныне голосовой помощник Google Assistant не нуждается в постоянном запросе «Эй Google», так как систему обучили поддерживать полноценное двустороннее общение с...