- Новая статья: Highguard — хаос с... (1262)
- Энергия для космоса: российский завод за... (1568)
- В России представили Avior V90 Business —... (1422)
- В Узбекистане стартуют официальные продажи... (964)
- Intel передумала выпускать новый флагманский... (1000)
- В Москве заработал Многоцелевой детектор... (1207)
- В Китае запретили токенизацию реальных... (1830)
- Ошибочка вышла: корейская криптобиржа... (1675)
- Threadripper Pro 9995WX разогнали до 5,3 ГГц... (1138)
- В России сертифицирован GAC Hyptec HT: двери... (1564)
- Современную «Ниву» с 16-клапанным мотором... (1106)
- Samsung Galaxy A57 на шаг ближе к премьере:... (1316)
- Астрофизики объяснили, как некоторые звёзды... (1778)
- Dimensity 9500s, 8550 мАч, 100 Вт — за 530... (1726)
- GPT-5 снизил стоимость бесклеточного синтеза... (814)
- «Death Stranding в XIII столетии»: игроков... (1913)
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...