- Dimensity 9500s, 8550 мАч, 100 Вт — за 530... (1741)
- GPT-5 снизил стоимость бесклеточного синтеза... (816)
- «Death Stranding в XIII столетии»: игроков... (1916)
- Люди стали чаще покупать смартфоны Honor.... (1717)
- КамАЗ в финансовом кризисе: валовая прибыль... (1363)
- Блогер показал, что случилось с его... (1765)
- Wildberries закупила для своих сотрудников... (1381)
- «Мы рекомендуем использовать поисковые... (1321)
- Лотерея за право купить GeForce RTX 5090 за... (1951)
- Аутентичность и детализация: разработчики... (1709)
- Проверка видеокарты GeForce RTX 4080 Super... (1653)
- Ни дня без удорожания чего-нибудь. Infineon... (1771)
- Пользователи устроили массовые протесты... (2042)
- SpaceX возобновила испытание мегаракеты... (821)
- SpaceX выпустила уже более 100... (1687)
- «Просто безумие»: разработчики Baldur’s Gate... (916)
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...