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图片是第一代的产品
今天各方消息爆料,Google谷歌推出了第三代TPU3.0。
这个就是TPU 3.0
TPU 3.0构建起来了一个TPU Pod运算集群,相比上一代产品提升了8倍,可以为用户提供千万亿次的硬件加速,主要用在机器学习方面。当然了,为了性能的稳定,Google谷歌引入了液冷技术为TPU 3.0高强度的运算降温散热。
我记得就在前不久,Google谷歌也推出了自己的TPU Cloud云服务。
可见,谷歌不仅要吃透硬件平台上的AI加速,同时还布局了AI云,从硬件到云服务,一网打尽AI时代用户的需求。
来自英国媒体的报道说,据推测,TPU 3将跟随TPU 2进入谷歌云,不仅用于运行谷歌自己的内部代码,还用于客户的工作负载。
这些TPU被集成到POD中,所有的TPU网络连接在一起,使它们成为云上应用的AI理想选择。每个POD通常有64个组建,每个组建有四个ASIC芯片,每个芯片有两个内核。
正如你所期望的,它们是为谷歌基于TensorFlow-based software的软件优化,TensorFlow 是一种流行的机器学习工具集,也是GitHub上最活跃的软件组之一。
一个TPU 3.0的POD可以实现100 peta浮点运算或更高。一个TPU 2.0 POD大约可以实现最高11.5 peta浮点运算。八乘11.5等于92,大约是100。然而,这一切都是相当模糊的,因为谷歌在这些基准中忽略了数学的精确性,而精度会起到作用。
单一系统的时代结束了,这些云TPU给你提供一个拨号盘,你的AI系统就可以转动起来。在一个小系统上建立AI模型,让它运行,然后拨号,把训练时间从几小时到几分钟。
据说,谷歌将在几个月内开始大规模部署新的TPU。(Aming)
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