TPU

李飞飞公布谷歌云TPU、AutoML、行业方案等多项进展，AI云计算成谷歌全新增长点...

来源：全球人工智能摘要：7月24日-26日，GoogleCloudNEXT18大会在美国旧金山举行。7月24日-26日，GoogleCloudNEXT18大会在美国旧金山举行，GoogleCloud作为谷歌人工智能未来业务发展的基础性平台，GoogleCloudNext大会的关注度不比GoogleI/O开发者大会差，展现了谷歌AI应用的最新进展。首先上台的是谷歌云CEODianeGreene，她对
人工智能学家·2020-07-01 19:30

2020年Tensorflow2-GPU 完整安装过程总结

tensorflow2.1增加了对TPU的支持，同时tf.keras和tf.data这两个常用的API也得到了很多新的更新。
AIHUBEI·2020-07-01 07:43

为何终端场景会催生专用芯片？

终端的场景为什么一定要用终端芯片，而不能通过一个捕捉器做网络传输送到云端、送到服务器端，用服务器的CPU、或GPU、或TPU去处理，然后再返回数据呢？
Promise_魅眸·2020-06-30 15:05

CPU、GPU、NPU、TPU、SOC

CPUCPU，全称是CentralProcessingUnit，即中央处理器。这个缩写相信大家最熟悉，它是计算机系统的“大脑”.CPU主要包括运算器、控制单元、若干寄存器、高速缓存器和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。它的工作思路是：存储程序，按顺序执行。它最擅长于逻辑控制。由于CPU需要大量的空间去放置存储单元和控制逻辑，计算能力就受限制，所以就有了GPU出场。目前CPU技术上没有革命性的技
JoannaJuanCV·2020-06-30 13:39

包胶轮厂家@聚氨酯弹性体分类@包胶轮生产厂家

包胶轮厂家@聚氨酯弹性体分类@包胶轮生产厂家聚氨酯包胶轮聚氨酯弹性体(PUElastomers)浇注型聚氨酯弹性体(简称CPU)--是聚氨酯弹性体中应用最广、产量最大的一种;热塑型聚氨酯弹性体(简称TPU
包胶轮A包胶轮厂家·2020-06-30 11:47

《TF-Replicator：研究人员的分布式机器学习》

今天，我们很高兴分享我们如何开发TF-Replicator，这是一个软件库，可帮助研究人员以最小的努力和以前没有分布式系统的经验，在GPU和云TPU上部署他们的TensorFlow模型。TF
cx_2016·2020-06-30 00:00

想要搞深度学习，我来推荐几款免费的GPU平台

GoogleColab优点：GPU,TPU不限时长，一直免费使用。可以配合谷歌网盘使用。缺点：需要科学上网。我这里会时不时掉线。DBC类被同学邀请使用的，的确挺方便。优点：不用科学上网。
iTensor·2020-06-29 20:51

tensorflow从入门到放弃(一）

被广泛应用于各类机器学习（machinelearning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBeliefTensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU
润森·2020-06-29 13:27

【深度学习TPU+Keras+Tensorflow+EfficientNetB7】kaggle竞赛 使用TPU对104种花朵进行分类 第十八次尝试 99.9%准确率

目录版本更新TPUorGPUdetectionConfigurationsHelperFunctions1.VisualizationFunctions2.DatasetsFunctions3.ModelFunctionsDatasetvisualizationsTrainingModel1.LoadModelintoTPU2.Training3.ConfusionmatrixPrediction
爱做梦的鱼·2020-06-29 07:39

AI芯片，APU/BPU/CPU/DPU/FPU/HPU/GPU/TPU/NPU/MPU/MCU/VPU/的区别

APU--AcceleratedProcessingUnit,加速处理器，AMD公司推出加速图像处理芯片产品。BPU--BrainProcessingUnit,地平线公司主导的嵌入式处理器架构。CPU--CentralProcessingUnit中央处理器，目前PCcore的主流产品。DPU--DeeplearningProcessingUnit,深度学习处理器，最早由国内深鉴科技提出；另说有Da
打怪升级ing·2020-06-29 04:58

用经典的机器学习算法及深度学习模型进行文本情感分析（附数据集）

之前搞了很久的深度模型，看bert相关论文后感慨深度学习不单要有足够的理论知识（数学数学数学），也要有足够的资源（tpu、数据集、财力计算力）和足够的科学想象力（双向transfermer加mask就真的能搞定上下文信息
奥卡姆剪刀脚·2020-06-29 00:45

浅谈人工智能芯片（一）-- 深度神经网络和NVidia GPU的崛起

随着人工智能浪潮的兴起，人工智能基础芯片作为主要的计算力推动引擎也越来越受到追捧和热议，这个系列连载会介绍人工智能芯片兴起的背景和现有主要玩家以及研究现状，主要包括NVidiaGPU、Google的TPU
煊琰·2020-06-28 23:40

TPU (灵魂三问 WHAT? WHY? HOW?)

本文长度为5986字，45图表截屏建议阅读30分钟0引言从2018年10月到2019年6月，NLP三大模型横空出世，分别是Google的BERT，OpenAI的GPT-2和CMU和Google联手的XLNet。除了模型强大，我们从新闻里看到最多的是就是训练时间长，而且费用惊人的贵。BERT-large模型在16个CloudTPUv3下训练4天GPT-2模型在32个CloudTPUv3下训练一周多X
weixin_38753422·2020-06-28 21:28

在Colab上训练YOLO

GPU来进行训练，想到了高效利用资本主义过剩的资源GoogleColab过程如下1.在笔记电脑上，准备相关数据和代码2.将数据和代码上传到GoogleColaboratory,利用K80进行训练（现在有TPU
clemente620·2020-06-28 20:17

人工智能深度学习神经网络与Soc芯片的关系

谷歌研发出的TPU芯片，就是专门针对人工智能神经网络的运算。
weixin_34336292·2020-06-28 17:34

什么是CPU,GPU,TPU,DPU,NPU,BPU

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>随着深度学习的火热发展，各类芯片陆续出现在人们的视野中，例如GPU,TPU,DPU,NPU,BPU……，那这些分别是什么？
weixin_34335458·2020-06-28 17:01

发力芯片展示开放，从几组数字解读微软的AI蓝图

智造观点微软、亚马逊、谷歌以及其他公司提供了各种各样的芯片，从英伟达的图形处理单元（GPU）到谷歌自主研发的张量处理单元（TPU）。但是与它们相比，微软推崇的FPGA将使AI模型的图像处理速度更快。
人工智能观察·2020-06-27 11:31

EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks.ICML2019.Arxivlink:https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdfsourcecodeisathttps://github.com/tensorflow/tpu
慕思侣·2020-06-27 08:16

EfficientNet模型测试

TPU是什么？GPU—GraphicsProcessingUnit,图形处理器，采用多线程SIMD架构，为图形处理而生。
Peanut_范·2020-06-27 07:41

Ubuntu/Linux 下配置OpenCV 3.3 开发环境，搭建IDE CLion/QT Creater 5.0

综合考虑性价比（昨天谷歌上线了云端TPU，价格好像是6美刀左右一小时），在嵌入式方向，硬件上现阶段NVIDIA的GPU应该是一骑绝尘吧，而且老黄已将降AI作为支柱业务一样发展，AI的开发生态就数他家了。
tom9544·2020-06-27 05:37

为啥水凝膜比钢化膜贵这么多？手机水凝膜实测大揭秘

水凝膜的材质是一层TPU或者PET，具备超强的延展性和回缩性。优点有抗指纹性(尤其比起传统高清贴膜)，
酸菜鱼酸酸·2020-06-26 22:28

张量处理单元(TPU)

2017年，谷歌对外宣布了一个张量处理单元(也就是TPU)—专门为机器学习而构建的定制应用专用集成电路（ASIC），一年后，TPU被转移到云端，并开放供商业使用。
我是康小小·2020-06-26 22:06

Google Colab初尝试

GoogleColab初尝试这里写目录标题GoogleColab初尝试简介Colab基础设置主题设置快捷键的修改GPU/TPU的设置Colab基础操作储存性能数据的导入库的安装总结简介GoogleColab
Hubert Li·2020-06-26 15:54

简单说说CPU、GPU、TPU

CPU，CentralProcessingUnit，中央处理器，是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ControlUnit），主要功能是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU主要包括运算器（算术逻辑运算单元，ALU，ArithmeticLogicUnit）和高速缓冲存储器（Cache）及实现它们之间联系的数据（Data）、控制及状态的总线（Bus）。它
shenzhiping12·2020-06-26 09:45

Google免费GPU【Colaboratory】使用教程

简介GoogleColaboratory是谷歌开放的云服务平台，提供免费的CPU、GPU和TPU服务器。
在未来等你·2020-06-26 04:05

Google Colab使用笔记

介绍：GoogleColaboratory是谷歌开放的云服务平台，提供免费的CPU、GPU和TPU服务器。
Micheal超·2020-06-26 00:22

Google为其TPU机器学习硬件宣布了新一代产品

Google首席执行官SundarPichai表示，新款TPU吊舱比去年强劲八倍，其性能高达100petaflops。谷歌加入了几乎所有其他主要公司，希望创建定制芯片以处理其机器操作。
qq_42364914·2020-06-25 23:10

CPU,GPU,TPU,NPU都是什么？

CPU,GPU,TPU,NPU都是什么？什么是CPU?中央处理器（CPU），是电子计算机的主要设备之一，电脑中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
DesolatePoison·2020-06-25 18:37

CPU、GPU、TPU、NPU等到底是什么

TPU即谷歌的张量处理器,TensorProcessingUnit的缩写。
Jason/angel·2020-06-25 15:08

深度学习(1)---Tensorflow基础概念

1/Tensorflow介绍/-TensorFlow™是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算•借助其灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、
kuls就是我·2020-06-25 11:27

在Edge TPU上跑TensorflowLite模型

一、EdgeTPU开发板介绍EdgeTPU开发板是一款搭载了EdgeTPU的单板计算机，功能非常丰富。开发板分为底板跟核心板，底板包括一些常用的外设接口，而核心板是基于GoogleEdgeTPU的模块化系统子板（核心板与底板可以分离），也就是下图中带屏蔽罩的那个SOM（system-on-module）。EdgeTPU开发板购买途径：1、去香港买，只要1500左右2、在京东买，太贵3500左右，请
数据获取、分析和挖掘·2020-06-25 05:49

Google免费云环境Colaboratory使用教程

Colaboratory是Google的一个免费的深度学习云端环境，提供免费的GPU和TPU，除了需要科学上网，用起来还是非常舒服的。
Junyuan12·2020-06-25 04:47

选购指南 | 深度学习GPU到底谁才是性价比之王？

而且，用云端TPU、GPU行不行？和本
机器学习算法与Python学习-公众号·2020-06-25 03:59

深度学习基础（三）：常用的计算平台简介

deeplearningonedge)目前境地比较尴尬，抽空调研了深度学习现在常用几种计算平台，尤其是嵌入式端的计算平台：GPU服务器/工作站IntelNCSNVIDIANanoRaspberryPi麒麟970芯片谷歌TPU
潇萧客·2020-06-24 23:03

Colaboratory上训练好的模型怎么保存

Colab是一个能提供免费GPU/TPU算力的一个平台，我们可以使用其算力来加速程序，而每隔12个小时分配给我们的资源会强制收回，就需要我们学会上传、下载、保存我们训练好的模型，这里讲一下怎么保存训练好的模型
ōu yǐng·2020-06-24 19:11

【译】Private AI — Federated Learning with PySyft and PyTorch

由于计算能力的提高（由上一代GPU和TPU提供）以及多年来积累的大量数据并且每秒都在创建，这种快速发展正在发生。从会话助理到肺癌检测，我们可以清楚地看到AI开发对我们社会的几种应用和各种好处。
Omni-Space·2020-06-24 18:54

小小甜菜tensorrt爬坑记

小小甜菜tensorrt爬坑记遍观全球，模型优化部署方案中生产化最好的是intel，英伟达，谷歌（TPU）。
小小甜菜·2020-06-24 18:35

没有硬件，也可以运行与测试 TFLite 应用

提到人工智能和机器学习（MarchineLearning，ML），你的脑海里是否立即会浮现计算中心、高端GPU、成百上千的TPU等等。
云水木石·2020-06-24 15:29

Google colab 阻止自动掉线

Googlecolab可以免费使用GPU、TPU等计算资源进行人工智能计算，但计算页面隔一段时间无操作之后就会自动掉线，之前训练的数据都会丢失，最后终于找到了一种可以让其自动保持不离线的方法，用一个js
chadqiu·2020-06-24 12:44

深度学习的异构硬件加速：TPU 特性与数据中心的 ASIC 应用（概述篇）

2017年4月，Google在arxiv上传了一篇文章“InDatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit[1]”，公布了部署两年的张量处理器——TPU
DemonHunter211·2020-06-24 01:20

TensorFlow 发布新版本v1.9（附应用实践教程）

借助灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。
csdn人工智能头条·2020-06-23 11:17

PyTorch 1.3发布：能在移动端部署，支持Colab云TPU，阿里云上也能用

新的版本不仅能支持安卓iOS移动端部署，甚至还能让用户去对手Google的Colab上调用云TPU。
风度78·2020-06-23 07:33

半监督学习将再度兴起！谷歌祭出大杀器：无监督数据增强

以下是具体内容：很大程度上，影响深度学习成功的关键因素有：算法的进步、并行处理硬件(GPU/TPU)以及大规模标注数据集的可用性(如ImageNet）。
磐创 AI·2020-06-23 07:13

增大内存、防止断连……Google Colab，你还有什么惊喜我不知道？

不仅如此，GoogleColab中还提供了GPU和TPU的免费支持，这在任何其他编码IDE中都无可比拟、无法超越。
读芯术·2020-06-23 05:54

Kaggle上传并公开数据集并用TPU训练

上传一个dataset以动漫人物头像数据集为例，首先，把数据集打包好在Kaggledataset上点NewDataset创建一个新的数据集填好信息，等上传就行了，记得在左下角设置里面把Private改成Public完成后为你的数据集创建一个starterkernel就好啦创建notebook接下来我们new一个notebook，会显示数据集下载中，等就行了。当然，首先要保证notebook网络功能
dmcgow·2020-06-23 05:22

【研究生】深度学习GPU最全对比，到底谁才是性价比之王？ | 选购指南

而且，用云端TPU、GPU行不行？和本地GPU在处理任务时应该如何分配，才
计算机与软件考研·2020-06-23 01:08

中金人工智能报告：AI时代，10 年之后我们还能干什么？｜71页完整报告

文章不乏非常有洞见的观点，比如：TPU等专用芯片会部分取代GP
人工智能学家·2020-06-22 20:45

POM喷油性导电漆处理剂 赛钢处理剂 POM处理剂

东莞市铭锋新材料有限公司专注各类难附着材料，专业研发及生产销售各种表面处理剂：PP处理剂，PBT处理剂，PE处理剂，PA处理剂，尼龙加纤处理剂，PET处理剂，TPE处理剂，TPU处理剂，PPS处理剂，UV
PP尼龙处理剂·2020-06-22 11:35

MNN支持NPU啦！！！

作者|MNN团队出品|阿里巴巴新零售淘系技术部AI芯片时代2016-2017年，AlphaGo先后战胜李世石和柯洁，随着深度学习进入公众视野的，还有Google的TPU。
阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2020-06-22 06:14

DeepMind开源强化学习环境，灵活可配置，计算资源有限的小型实验室也能用

想想DeepMind训练的通用棋类AIAlphaZero，碾压一票同类选手，但堆砌了实验室里5064个TPU的算力。谷歌财大气粗，但小实验室就无法复制了。没有那么大算力，也可以进行强化学习。
QbitAl·2020-06-22 03:23
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