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论文题目：数据中心的TPU性能分析（In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit）摘要：许多架构师相信，现在要想在成本-能耗-性能（cost-energy-performance）上获得提升，就需要使用特定领域的硬件。这篇论文评估了一款自2015年...
TPU推出后很久，内部架构一直不为人知，直到昨天Google正式公布了介绍TPU的论文，让我们得以一窥究竟。深度学习的硬件执行瓶颈大约五年前，人们在跑机器学习算法时用的主要还是CPU，因为CPU通用性好，编程模型很成熟，对于程序员来说非常友好。
谷歌公布TPU细节会对业界产生什么影响？本文要解答这几个问题。谷歌为什么要造TPU？这篇论文的题目为：《数据中心的TPU性能分析》（In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit），共同作者多达70余人，领衔的第一作者是硬件大牛
【新智元导读】谷歌公布TPU论文（被ISCA-17接收）引发新一轮讨论，连英伟达CEO黄仁勋都亲自撰文回应。使用TPU代表了谷歌为其人工智能服务设计专用硬件迈出的第一步，为特定人工智能任务制造更多的专用处理器很可能成为未来的趋势。
这次公布的信息显示，TPU采用了8-bit的低精度运算。也就是说每一步操作TPU...谷歌发的论文：《数据中心的TPU性能分析》也已经有同行提供了中文版本翻译详见：谷歌发布TPU研究论文，神经网络专用处理器是怎样炼成的？-知乎专栏...
论文中还给出TPU与其它芯片的性能对比图，称“TPU处理速度比当前GPU和CPU要快15到30倍”，有人赞叹TPU的惊人性能，但也有人对此种“比较”表示...
TPU（即TensorProcessingUnit，张量处理器），是Google针对深度学习相关应用而设计定制的ASIC。.其设计不是针对某一种深度学习算法，而囊括了CNN、LSTM和MLP（即全连接层），在深度学习领域具备了一定的通用性，因此可称为领域处理器。.Google早在2013年即意识到...
极简这一点，在Google之前发布的TPU论文第8页提到过。与CPU和GPU相比，单用途的TPU就是一个单线程芯片，不需要考虑缓存、分支预测、多道处理等问题。TPU的设计之简洁，从冲模平面图上就能看出来：黄色代表运算单元；蓝色是数据单…
.02.AI芯片元年开启的标志件：Google论文公布TPU芯片细节2017年4月，Google公布了一篇即将在ISCA2017上发表的论文：“In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit”，终于公开了做AI芯片的细节，使得这篇学术论文得到媒体的极大
做了这么多年芯片，没有看到过有哪一次像现在的AI芯片这样备受关注。年初Google公布TPU细节，Nvidia立刻发文鄙视。这段时间随着GTC2017和TPU2的发布，GPU好还是TPU好的争论又热闹起来了。争论AI芯片的架构，真的这…
论文题目：数据中心的TPU性能分析（In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit）摘要：许多架构师相信，现在要想在成本-能耗-性能（cost-energy-performance）上获得提升，就需要使用特定领域的硬件。这篇论文评估了一款自2015年...
TPU推出后很久，内部架构一直不为人知，直到昨天Google正式公布了介绍TPU的论文，让我们得以一窥究竟。深度学习的硬件执行瓶颈大约五年前，人们在跑机器学习算法时用的主要还是CPU，因为CPU通用性好，编程模型很成熟，对于程序员来说非常友好。
谷歌公布TPU细节会对业界产生什么影响？本文要解答这几个问题。谷歌为什么要造TPU？这篇论文的题目为：《数据中心的TPU性能分析》（In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit），共同作者多达70余人，领衔的第一作者是硬件大牛
【新智元导读】谷歌公布TPU论文（被ISCA-17接收）引发新一轮讨论，连英伟达CEO黄仁勋都亲自撰文回应。使用TPU代表了谷歌为其人工智能服务设计专用硬件迈出的第一步，为特定人工智能任务制造更多的专用处理器很可能成为未来的趋势。
这次公布的信息显示，TPU采用了8-bit的低精度运算。也就是说每一步操作TPU...谷歌发的论文：《数据中心的TPU性能分析》也已经有同行提供了中文版本翻译详见：谷歌发布TPU研究论文，神经网络专用处理器是怎样炼成的？-知乎专栏...
论文中还给出TPU与其它芯片的性能对比图，称“TPU处理速度比当前GPU和CPU要快15到30倍”，有人赞叹TPU的惊人性能，但也有人对此种“比较”表示...
TPU（即TensorProcessingUnit，张量处理器），是Google针对深度学习相关应用而设计定制的ASIC。.其设计不是针对某一种深度学习算法，而囊括了CNN、LSTM和MLP（即全连接层），在深度学习领域具备了一定的通用性，因此可称为领域处理器。.Google早在2013年即意识到...
极简这一点，在Google之前发布的TPU论文第8页提到过。与CPU和GPU相比，单用途的TPU就是一个单线程芯片，不需要考虑缓存、分支预测、多道处理等问题。TPU的设计之简洁，从冲模平面图上就能看出来：黄色代表运算单元；蓝色是数据单…
.02.AI芯片元年开启的标志件：Google论文公布TPU芯片细节2017年4月，Google公布了一篇即将在ISCA2017上发表的论文：“In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit”，终于公开了做AI芯片的细节，使得这篇学术论文得到媒体的极大
做了这么多年芯片，没有看到过有哪一次像现在的AI芯片这样备受关注。年初Google公布TPU细节，Nvidia立刻发文鄙视。这段时间随着GTC2017和TPU2的发布，GPU好还是TPU好的争论又热闹起来了。争论AI芯片的架构，真的这…
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