JavaScript is currently disabled.Please enable it for a better experience of Jumi.

logotypen

Google esitteli vuosi sitten oman keinoälyprosessorinsa, jota se kutsuu nimellä TPU (tensor processor unit). Nyt yhtiö on esitellyt testituloksensa, joiden perusteella TPU-suoritin hakkaa suorituskyvyssä Intelin Haswell-sarjan prosessorin ja Nvidian K80-grafiikkaprosessorin.

TPU on käytännössä neuraalilaskentaan kehitetty ASIC-piiri. Palvelimissa neuraalilaskentaa käytetään esimerkiksi puheentunnistukseen ns. digitaalisissa apuereissa. Eräiden arvioiden mukaan Google joutuisi perinteisillä tekniikoilla kaksinkertaistamaan datakeskustensa määrän, mikäli kaikki käyttäjät ryhtyisivät aktiivisesti käyttämään puheentunnistusta hyödyntäviä sovelluksia.

Googlen mukaan TPU-prosessori on 15-30 kertaa nopeampi kuin Intelin ja Nvidian prosessori tehtävissä, jotka vaativat koneoppimista. Vieläkin tärkeämpää datakeskusten kannalta on se, että TPU:n suorituskyky on peräti 25-80-kertainen, kun laskentatehoa verrataan kulutettua wattia kohti.

Googlen raporttiin voi tutustua täällä.

 
 

Kustomoitu piiri on täydellinen teollisen internetin sovelluksiin

Teollisen internetin tai IIoT:n (Industrial Internet of Things) tarkoitus on hyvin yksinkertainen: tehdä tuotantolaitoksista mahdollisimman tehokkaita optimoimalla kaikki operaatiot, joihin kuuluvat tuotanto, materiaalien hallinta ja ylläpito.

Lue lisää...

Yhdistelmäkenno näkee tarkasti myös pimeässä

Kahta eri teknologiaa yhdistävä IT-EMCCD-kuvakenno näkee tarkasti sekä yön pimeydessä että kirkkaassa päivänvalossa. Laajan dynamiikan ansiosta yhdellä kameralla voidaan siten kuvata tarkasti näkymiä, jotka sisältävät sekä erittäin pimeitä että kirkkaita kohtia.

Lue lisää...
 
ETN_fi Helsinki wants to become the smartest city in the world. See https://t.co/bZTM7Z5JS5 #100lasissa
23hreplyretweetfavorite
ETN_fi The 1st ever official roaming groupcall between Finnish VIRVE and Nodnett of Norway. See https://t.co/WryGLaLGkq @erillisverkot
ETN_fi AI democratizes development, says @adhorn at #hacktalks. See https://t.co/AslQeZYSAV
ETN_fi Robots can´t do backflips, right? https://t.co/KtogoRB25R
ETN_fi Risto Siilasmaa of Nokia: Why you should study AI and Machine Learning and how I did it https://t.co/ifOQ9CtGn0
 
 

ny template