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    发布时间: 2020-12-22 18:33首页:主页 > 互联网 > 阅读()
    本文摘要:MLPerf的研究人员和工程师公布了第一次淘汰赛结果,各种机器学习任务测量了在主流机器学习硬件平台上的培训时间,还包括谷歌的TPU、英特尔的CPU和英伟达的GPU。CloudTPUv3Pod,谷歌5局3负2019年7月10日,MLPerf第二次淘汰赛比赛结果公布。

    利用

    MLPerf的研究人员和工程师公布了第一次淘汰赛结果,各种机器学习任务测量了在主流机器学习硬件平台上的培训时间,还包括谷歌的TPU、英特尔的CPU和英伟达的GPU。测试基准如下:通过此次比赛,MLPerf生成了拦截领域V0.5版本,结果在英伟达提交的6个MLPerf基准结果中获得了最佳性能。

    还包括图像分类、目标实例分割、目标测试、无循环翻译、循环翻译和推荐系统3354。Cloud TPU v3 Pod,谷歌5局3负2019年7月10日,MLPerf第二次淘汰赛比赛结果公布。测试标准如下。

    根据此次比赛结果,您可以查看拦截区V0.6版本:MLPerf拦截区版本0.6的结果。在以Transformer和SSD型号为基础的基准测试项目中,Google云TPU比英伟达预设GPU最多显示84%。另一方面,以ResNet-50型号为基础,谷歌云TPU也比英伟达预设GPU稍逊一筹。

    在此次比赛中帮助谷歌败北的是Cloud TPU v3 Pod。Cloud TPU v3 Pod是Google销售的第三代可扩展云超级计算机,内置Google自行生产的TPU处理器。2019年5月,谷歌在I/O开发人员会议上宣布了它的正式版本,并展开了公开发布预览。

    云计算

    (public number:)每个云TPU可以包含至少1024个通过二维环形网状网络连接的独立TPU芯片,TPU软件堆栈用于通过各种高级API将多个机架编程到一个系统中。您还可以利用名为“Cloud”的云TPU Pod的一小部分。

    谷歌回应说,最近一代Cloud TPU v3 Pod采用水冷设计,实现了最佳性能。每个都获得高达100 petaflop的计算能力。

    Google在每秒钟的整体数学运算上,Cloud TPU v3 Pod非常像世界五大超级计算机。尽管数值精度低。

    云计算

    谷歌这次没有忘记通过在MLPerf的第二次结果中引人注目的机会,在官方网站上评估云TPU v3 Pod的最新进展。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视电视剧),成功)例如,Recursion Pharmaceuticals是一家利用计算机视觉技术处理细胞图像,分析细胞特征,评估疾病细胞药后反应结果的公司。过去,该公司在通过当地GPU教育模式时需要24小时,但使用云TPU Pod仅需15分钟即可完成。

    当然,从典型的技术来看,Google不仅为Cloud TPU的发展付出了很多努力,还期待更多的开发者参与其中的3354,这是云计算目前Google特别喜欢的业务之一。(威廉莎士比亚、云计算、云计算、云计算、云计算、云计算、云计算、云计算、云计算)原创文章,发布许可证禁令。

    下面,我们来听一下关于刊登的注意事项。


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