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来自谷歌的研究团队表明，将傅里叶变换取代transformer自监督子层，可以在GLUE基准测试中实现92%的准确率，在GPU上的训练时间快7倍，在TPU上的训练时间快2倍。Transformer自2017年推出以来，其架构就开始在NLP领域占据主导地位。
在论文中，谷歌将TPU的性能和效率与HaswellCPU和英伟达TeslaK80GPU做了详尽的比较，从中可以了解TPU在推理上性能卓越的原因。Jouppi在接受TheNextPlatform采访时表示，谷歌硬件工程团队在决定采用定制ASIC的方法之前，在项目初期确实考虑过使用FPGA的方案解决廉价、高效和高性能推理的问题。
上周，谷歌公布了张量处理器（TPU）的论文——TPU已经在谷歌数据中心内部使用大约两年，而且TPU在推理方面的性能要远超过GPU（“尽管在一些应用上利用率很低，但TPU平均比当前的GPU或CPU快15~30倍，性能功耗比高出约30~80倍”）——不啻
谷歌表示，这比直接使用GPU或基本的x86芯片速度快很多。他们在论文中写道：“尽管某些应用的利用率较低，但TPU平均比GPU或CPU速度快15至30倍左右。”其中的GPU或CPU具体指的是英伟达的TeslaK80GPU和英特尔的至强E5-2699v3芯片，后者可以成为
表2：谷歌TPU与英特尔HaswellE5-2699v3、英伟达TeslaK80的性能对比。E5有18个核，K80有13个SMX处理器。图10已经测量了功率。低功率TPU比高功率GPU能够更好地匹配机架（rack）级密度。
先来个论文链接：In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit™接下来说要点：TPU是一种ASIC，先用GPU训练神经网络，再用TPU做推断。TPU没有与CPU密切整合，而是设计成了一个PCIeI/O总线…
摘要GoogleColaborary是一个云计算平台，提供了GPU资源等算力。在GoogleColaborary之下运行的代码，如果时间长达数小时，中间断开连接就可能会丢失数据。安全的办法是在GoogleColaborary之下挂载自己的谷歌云盘，数据就在谷歌云盘之下存储和处理，这样不至于在断开连接之后找…
趣科技︱从英伟达GPU到谷歌TPU，AI芯片之争难落幕.如今，有一个词听到耳根生茧却有些触不可及，这个词就是“人工智能”，曾经它活在科幻小说中，如今它活在新闻标题中，然而降临在我们身边，还是一个未知的时间、未知的地点、未知的场景。.自2016年3...
谷歌谷歌TPU已经发展成为一种非常成熟的云端产品。你可以这样简单理解TPU：把它看做打包在一起的多个专用GPU，它只有一个目的——进行快速矩阵乘法。如果看一下具有张量核心的V100GPU与TPUv2的性能指标，可以发现两个系统的性能几乎相同。
更新一下贾扬清大神的评论：.Google是在2013年左右开始研发TPU，而且当时就确定了8bit计算的方法，当时敢上8bit的缘故是speech证明了8bit可行（可以参见Vanhoucke的论文），所以的确还是很先进的。.（都是公开信息，没有内幕）.-----c)TPU文中许多应用的存储量都很...
来自谷歌的研究团队表明，将傅里叶变换取代transformer自监督子层，可以在GLUE基准测试中实现92%的准确率，在GPU上的训练时间快7倍，在TPU上的训练时间快2倍。Transformer自2017年推出以来，其架构就开始在NLP领域占据主导地位。
在论文中，谷歌将TPU的性能和效率与HaswellCPU和英伟达TeslaK80GPU做了详尽的比较，从中可以了解TPU在推理上性能卓越的原因。Jouppi在接受TheNextPlatform采访时表示，谷歌硬件工程团队在决定采用定制ASIC的方法之前，在项目初期确实考虑过使用FPGA的方案解决廉价、高效和高性能推理的问题。
上周，谷歌公布了张量处理器（TPU）的论文——TPU已经在谷歌数据中心内部使用大约两年，而且TPU在推理方面的性能要远超过GPU（“尽管在一些应用上利用率很低，但TPU平均比当前的GPU或CPU快15~30倍，性能功耗比高出约30~80倍”）——不啻
谷歌表示，这比直接使用GPU或基本的x86芯片速度快很多。他们在论文中写道：“尽管某些应用的利用率较低，但TPU平均比GPU或CPU速度快15至30倍左右。”其中的GPU或CPU具体指的是英伟达的TeslaK80GPU和英特尔的至强E5-2699v3芯片，后者可以成为
表2：谷歌TPU与英特尔HaswellE5-2699v3、英伟达TeslaK80的性能对比。E5有18个核，K80有13个SMX处理器。图10已经测量了功率。低功率TPU比高功率GPU能够更好地匹配机架（rack）级密度。
先来个论文链接：In-DatacenterPerformanceAnalysisofaTensorProcessingUnit™接下来说要点：TPU是一种ASIC，先用GPU训练神经网络，再用TPU做推断。TPU没有与CPU密切整合，而是设计成了一个PCIeI/O总线…
摘要GoogleColaborary是一个云计算平台，提供了GPU资源等算力。在GoogleColaborary之下运行的代码，如果时间长达数小时，中间断开连接就可能会丢失数据。安全的办法是在GoogleColaborary之下挂载自己的谷歌云盘，数据就在谷歌云盘之下存储和处理，这样不至于在断开连接之后找…
趣科技︱从英伟达GPU到谷歌TPU，AI芯片之争难落幕.如今，有一个词听到耳根生茧却有些触不可及，这个词就是“人工智能”，曾经它活在科幻小说中，如今它活在新闻标题中，然而降临在我们身边，还是一个未知的时间、未知的地点、未知的场景。.自2016年3...
谷歌谷歌TPU已经发展成为一种非常成熟的云端产品。你可以这样简单理解TPU：把它看做打包在一起的多个专用GPU，它只有一个目的——进行快速矩阵乘法。如果看一下具有张量核心的V100GPU与TPUv2的性能指标，可以发现两个系统的性能几乎相同。
更新一下贾扬清大神的评论：.Google是在2013年左右开始研发TPU，而且当时就确定了8bit计算的方法，当时敢上8bit的缘故是speech证明了8bit可行（可以参见Vanhoucke的论文），所以的确还是很先进的。.（都是公开信息，没有内幕）.-----c)TPU文中许多应用的存储量都很...
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