Tenzorinis procesorius: Skirtumas tarp puslapio versijų

Ištrintas turinys Pridėtas turinys
-Ergo (aptarimas | indėlis)
Nėra keitimo santraukos
-Ergo (aptarimas | indėlis)
Nėra keitimo santraukos
Eilutė 3:
'''Tenzorinis procesorius''' ({{en|Tensor Processing Unit}} arba ''TPU'') – [[specialios paskirties integrinis grandynas]], sukurtas būtent [[Sistemos mokymasis|sistemos mokymuisi]]. Lyginant su grafiniu procesoriumi, tenzorinis procesorius yra suprojektuotas išskirtinai didelės apimties riboto tikslumo skaičiavimams (pvz., sumažinant iki 8 bitų tikslumo), taipogi jame nėra įrangos, skirtos vaizdui generuoti. Terminas buvo sukurtas atsižvelgiant į specializuotą lustą, skirtą [[Google]] [[TensorFlow]] sistemos veikimui.
 
==Apžvalga==
Apie tenzorinį procesorių buvo paskelbta 2016 m. gegužės mėn. [[Google I/O]] renginio metu, kai įmonė pranešė, kad TPU jų [[duomenų centras|duomenų centruose]] buvo naudojamas daugiau nei metus. <ref name="GCP blog 2016">{{Cite web|url=https://cloudplatform.googleblog.com/2016/05/Google-supercharges-machine-learning-tasks-with-custom-chip.html|title=Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip|last=Jouppi|first=Norm|date=May 18, 2016|website=Google Cloud Platform Blog|publisher=Google|language=en-US|access-date=2017-01-22}}</ref> Pasak Google inžinieriaus Normano Jouppi, [[Specialios paskirties integrinis grandynas|TPU ASIC]] yra montuojami į aušinimo sistemą, kuri telpa į standžiojo disko ertmę duomenų centro stove. Lustas buvo specialiai sukurtas „Google“ „TensorFlow“ sistemai - simbolinei matematinei bibliotekai, naudojamai mašininio mokymosi taikymams, kaip pavyzdžiui [[Dirbtinis neuroninis tinklas|neuroninių tinklų]] mokymui. <ref name=YoutubeClip>[https://www.youtube.com/watch?v=oZikw5k_2FM "TensorFlow: Open source machine learning"] "It is machine learning software being used for various kinds of perceptual and language understanding tasks" — Jeffrey Dean, 0:47 / 2:17 iš Youtube video įrašo</ref> Tačiau „Google“ vis dar naudoja [[CPU]] ir [[GPU]] kitų tipų [[Sistemos mokymasis|kompiuteriniam mokymuisi]]. <ref name=":0">{{Cite news|url=http://www.techradar.com/news/computing-components/processors/google-s-tensor-processing-unit-explained-this-is-what-the-future-of-computing-looks-like-1326915|title=Google's Tensor Processing Unit explained: this is what the future of computing looks like|newspaper=TechRadar|language=en|access-date=2017-01-19}}</ref> Kiti mokymosi greitininmo dizainai atsiranda iš kitų tiekėjų yra labiau orientuoti į integruotų valdiklių ir robotikos rinkoms.
 
„Google“ pareiškėpranešė, kad jos sukurtas [[Tenzorius|tenzorių]] apdorojimo lustas buvo naudojamas [[Go]] žaidime žaidžiant [[AlphaGo]] prieš Lee Sedol.<ref>{{Cite web|url=https://cloudplatform.googleblog.com/2016/05/Google-supercharges-machine-learning-tasks-with-custom-chip.html|title=Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip|date=2016-05-18|website=Google Cloud Platform Blog|publisher=Google|language=en-US|access-date=2016-10-29}}</ref>
 
„Google“ pareiškė, kad jos sukurtas [[Tenzorius|tenzorių]] apdorojimo lustas buvo naudojamas [[Go]] žaidime žaidžiant [[AlphaGo]] prieš Lee Sedol.<ref>{{Cite web|url=https://cloudplatform.googleblog.com/2016/05/Google-supercharges-machine-learning-tasks-with-custom-chip.html|title=Google supercharges machine learning tasks with TPU custom chip|date=2016-05-18|website=Google Cloud Platform Blog|publisher=Google|language=en-US|access-date=2016-10-29}}</ref>
 
== Nuorodos ==