tpu

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

MIT用超导体制成极低功耗神经元，能效接近人类大脑，比计算机高4个量级

以战胜李世石的AlphaGo为例，它使用了48个TPU，每个TPU功率是40W，能效比远远低于人类。因此科学家们一直在努力，希望能造出接近人类大脑效率的设备。最近MIT的研究人员设计了一
QbitAl·2020-06-22 03:22

谷歌Pixel 4神奇在哪儿？ AI黑科技带来四大改变！

Pixel4使用神经内核（NeuralCore），这是从Pixel3的VisualCore芯片升级而来的TPU芯片。
网易智能·2020-06-22 01:26

关于在Google Colab上使用PyTorch框架

前言：使用云服务器来训练大型网络模型是许多PyTorch开发者的梦想，但可惜的是，百度提供的免费云计算只能使用百度自己的框架，而GoogleColab的免费TPU也只能使用TensorFlow框架，因此
⁡⁣⁢ ⁣·2020-06-21 20:11

30天干掉tensorflow2.0-day28 使用TPU训练模型

文章目录使用TPU训练模型一，准备数据二，定义模型三，训练模型使用TPU训练模型如果想尝试使用GoogleColab上的TPU来训练模型，也是非常方便，仅需添加6行代码。
Elenstone·2020-06-21 19:09

别再买云服务器了，快来白嫖谷歌的GPU（TPU）！！（使用Google Colab notebook 跑机器学习、深度学习模型）

前提条件：要有梯子用谷歌浏览器谷歌浏览器是登录着你的谷歌账号的点击链接colab：https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb然后直接一切就绪了，谷歌还是很大方的，内存和硬盘空间都很多这里面有些简单的介绍，小段的测试代码啥的。。可以直接跳过这个东西十分类似于jupyter笔记本（实际上就是然后进入你的谷歌云盘：https://d
CxsGhost·2020-06-21 18:41

TPU处理剂解决TPU材质UV真空电镀油污导致的油点油窝问题

TPU材质保护壳做UV真空电镀时会出现不同程度的油污情况，就算注塑时不加脱模剂还是会有出现油污，因为TPU材质本身就已经加过油粉之类的东西，再经过注塑成型后会有一些油污析出是很正常的，外面说的不出油不出粉的
炅盛塑胶科技·2020-06-21 13:00

TensorFlow的环境配置与安装

Tensorflow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高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。TensorF
Blessy_Zhu·2020-06-21 12:06

AI芯片角逐刚刚开始，但未来只属于少数玩家

即便是谷歌的TPU，也不足以支撑起AI更为长远的发展。人工智能的崛起有三个基本要素：算法、数据和算力。当云计算广泛应用，深度学习成为当下AI研究和运用的主流方式时，AI对算力的要求正快速提升。
weixin_34327223·2020-06-21 11:44

多家“厮杀”，百亿美元的AI芯片市场谁是王者？

即便是谷歌的TPU，也不足以支撑起AI更为长远的发展。人工智能的崛起有三个基本要素：算法、数据和算力。当云计算广泛应用，深度学习成为当下AI研究和运用的主流方式时，AI对算力的要求正快速提升。
网易智能·2020-06-20 22:02

【CPU & GPU & TPU】机器学习扫盲篇

CPUCPU(CentralProcessingUnit,中央处理器)就是机器的“大脑”，也是布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。CPU的结构主要包括运算器（ALU,ArithmeticandLogicUnit）、控制单元（CU,ControlUnit）、寄存器（Register）、高速缓存器（Cache）和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。简单来说就是：计算单元、控制单元和存储单元，
He110_Wr0ld·2020-06-20 22:54

AI芯片领域的角逐才刚刚开始

然而，到目前为止，只有一款AI芯片是完全符合描述和基准测试的，它就是谷歌的TPU。
喜欢打酱油的老鸟·2020-06-20 21:35

189元起 小米手环5发布 加量不加价，小米旗舰笔记本正式公布，模具不变，配置提升

同时，小米手环5还采用了TPU材质，提供八种可选腕带配色，分别为深空蓝、藕荷粉、动感橙、活力黄、石墨黑、深青色、古铜
科技美学·2020-06-11 00:00

解决google免费GPU Colab自动掉线问题

GPU对于深度学习来说是很重要的，但是高性能的GPU往往比较贵，对于学生党来说承担有些吃力，而Google的colab可以说是送来了一块免费午餐，白嫖Google云TPU/GPU训练自己AI模型的工具早已圈了一大波粉丝
无畏绽放·2020-06-09 21:36

TensorFlow 零基础入门指南

来自读者投稿来源：Python数据之道TensorFlow零基础入门指南TensorFlow是一个开发源代码软件库，它可以进行高性能的数值计算与分析，借助其灵活的架构，可以将其部署到多种平台（CPU、GPU、TPU
Python数据之道·2020-05-27 10:00

爆米花柔软“踩屎感”-FutureUtipia防水防污爆米花运动鞋|大家测533

FutureUtipia黑科技防水防污轻弹运动鞋“参加本活动您需要付费0元”报名地址：https://www.wenjuan.com/s/a2yMZzH/本期测评产品亮点介绍：双层鞋底：UltraE-tpu
科技美学·2020-05-23 00:00

Ubuntu中配置TensorFlow使用环境的方法

Tensorflow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高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科
Sensation_ONE·2020-04-21 15:59
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