- 智能時代就要到來，芯片市場格局一變再變。兩個典型例子：引領處理器市場 40 多年的英特爾 2015 年底收購完 Altera，今年 4 月就宣布計劃裁員 1.2 萬;另一方面，GPU 巨頭英偉達今年 3 月推出加速人工智能和深度學習的芯片 Tesla P100，投入研發經費超過 20 億美元，據《華爾街日報》報道，今年 5 月英偉達售出的 GPU 比去年同月增長 62%，公司當前市值 240 億美元。 深度學習應用大量涌現使超級計算機的架構逐漸向深度學習應用優化，從傳統 CPU 為主 GPU 為輔的
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AI TPU GPU FPGA
- 據外媒報道，谷歌已經不再滿足于為自家數據中心開發人工智能(AI)芯片，它現在正設計將AI芯片整合到其他公司生產的產品中去。 在發布張量處理單元(Tensor Processing Unit，簡稱TPU)2年之后，谷歌于美國當地時間周三推出了Edge TPU，它將使傳感器和其他設備能夠更快地處理數據。
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谷歌 TPU 物聯網
- 5月9日消息，在谷歌 I/O 開發者大會上，谷歌宣布發布 TPU 3.0。
谷歌首先演示了谷歌一系列的機器學習成果，包括 Gmail 系統可以自動給用戶推薦可能要打的字，在谷歌照片中，系統會根據照片建議用戶對照片驚醒相應編輯，比如調高亮度、給黑白照片加色、將斜著拍攝的文件拉正等。谷歌表示，要想更好地實現這些功能，必須要有強大的計算能力的支持。于是便引出了 TPU 3.0。
谷歌表示，TPU 3.0 的性能比去年發布的 TPU2.0 要強大 8 倍左右，可提供超過 100 千兆次的機器學習硬
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谷歌 TPU
- 谷歌今天宣布向其公有云平臺上增加ensor Processing Units，這是一款專門為人工智能工作負載提供動力的內部設計的芯片系列。 一個TPU(如圖所示)由四個專用集成電路組成，配有64GB的“超高帶寬”內存。這一組合單元可以提供高達180 teraflops的性能。今年晚些時候，谷歌計劃增加一個集群選項，讓云客戶將多個TPU聚合成一個“Pod”，速度達到petaflop的范圍(是teraflop的1000倍)。 在今天的公告中谷歌并沒有分享更多的性能細節。不過，去年谷歌的兩位頂級工程師寫
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谷歌 TPU
- 谷歌的TPU芯片是如何演進而來的？-Google I/O是由Google舉行的網絡開發者年會，討論的焦點是用Google和開放網絡技術開發網絡應用。這個年會自2008年開始舉辦，到今年已經是舉辦的第9屆了。
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谷歌 TPU AI
- “在人工智能應用領域，中國的融資額是領先的;但是在人工智能基礎技術領域，美國的融資額遠遠超過中國。”在8月30日舉行的“2017智能投資峰會”上，新智元CEO楊靜指出，當前國內人工智能投資炙手可熱，但產業布局仍存在薄弱環節。
楊靜在幻燈片上展示出一張“中美人工智能九大領域融資分布對比圖”。紅色條形代表中國，藍色條形代表美國，這張圖的規律十分明顯：在智能無人機、語音識別、自動駕駛、計算機視覺等應用領域，紅色條形均略勝一籌;但是
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AI TPU
- 導語：“新架構的芯片才可以更快地進行人工智能的復雜訓練。但是數據從哪里來?阿里巴巴、谷歌這些公司，都是數據的大玩家。”
每年Gartner發布的技術成熟度曲線(TheHypeCycle)都備受市場關注，也成為企業做出重大投資決策的風向標。技術成熟度曲線又稱技術循環曲線、光環曲線、炒作周期，指的是企業用來評估新科技的可見度，利用時間軸與市面上的可見度(媒體曝光度)決定是否采用新科技的一種工具。
未來10年最具破壞性技術
2017年，Gartner發布的新興技術曲
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- 2017臺北國際電腦展COMPUTEX 2017已經于5月30日開幕。英偉達的創始人兼CEO黃仁勛在AI論壇上發表了演說，談到了英偉達的人工智能規劃。
今年5月9日，英偉達公布了第一季度的財報，第一季度營收19.4億美元，同比跳漲48.4%，凈收入5.07億美元，比去年同期跳漲126%。其中，游戲顯卡業務營收占了總營收的53%，仍然是英偉達的主力軍。但是數據中心業務收入翻倍至4.09億美元，汽車業務收入也增長了24%至1.4億美元。從去年起，數據中心和汽車業務加速發展，為提振股價起到了重要作用。
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谷歌 TPU
- 谷歌花了十年打造服務器中心，處理每日數十億次的網絡搜尋需求。 如今谷歌更進一步，自行研發專屬芯片--Tensor Processing Units (TPU、見圖)，加快機器學習腳步，并宣稱TPU性能優于CPU、GPU。
CNBC、TechCrunch報導，谷歌17日在I/O開發者大會，發布第二代TPU，處理人工智能(AI)工作。 谷歌推出新版TPU，顯示該公司不想倚賴其他業者，打造核心的計算基礎設施。 當前谷歌使用Nvidia的GPU處理機器學習工作，倘若谷歌繼續自行研發芯片，可能會沖擊Nvi
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谷歌 TPU
- 都說創業維艱。但做芯片初創企業更是難上加難。大多數風投家都不愿意碰這個東西。因為芯片的研發成本極其高昂，而且生產也會面臨巨大挑戰，因為很少有設備制造商愿意在未經驗證的技術上面冒險。
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Google TPU
- 網路巨擘Google日前指出，該公司的Tensor處理器(TPU)在機器學習的測試中，以數量級的效能優勢超越英特爾(Intel)的Xeon處理器和Nvidia的繪圖處理器(GPU)。在一份長達17頁的報告中，Google深入剖析其TPU和測試基準顯示比目前的商用芯片更快至少15倍的速度，并提供更高30倍的效能功耗比(P/W)。
去年五月，Google宣布其ASIC設計是為了加快各種應用在其納米中心服務器的推論作業。現在，該公司將在今年6月的一場電腦架構大會中，透過一篇論文首度公開對于此芯片及其效
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Google TPU
- 這并不是Google在智能硬件領域的第一次嘗試了，回首以往的戰績幾乎是屢戰屢敗，那這次的創新能否成為領跑智能時代的契機呢?
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- 從這篇論文里，Google 的 TPU 細節一覽無遺，然而 TPU 是為了 TensorFlow 自定義的，對一些 AI 芯片廠商來說，或許能從這篇論文里獲得一些靈感，但一味仿效可能得不償失。
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- 過去十五年里，我們一直在我們的產品中使用高計算需求的機器學習。機器學習的應用如此頻繁，以至于我們決定設計一款全新類別的定制化機器學習加速器，它就是 TPU。
TPU 究竟有多快?今天，聯合在硅谷計算機歷史博物館舉辦的國家工程科學院會議上發表的有關 TPU 的演講中，我們發布了一項研究，該研究分享了這些定制化芯片的一些新的細節，自 2015 年以來，我們數據中心的機器學習應用中就一直在使用這些芯片。第一代 TPU 面向的是推論功能(使用已訓練過的模型，而不是模型的訓練階段，這其中有些不同的特征)，
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- 無論谷歌在CPU方面有什么計劃，都會繼續研究特別適合于機器學習的芯片。要真正弄清哪些做法可行，哪些做法不可行，這可能需要花上幾年的時間，畢竟神經網絡本身也在不斷演變。
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