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$英伟达(NVDA)$ 谷歌发布TPU论文 网页链接

总的来说是低功耗,适合生产环境服务器里做分析决策,gpu这块市场可能会丢

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2017-04-06 13:40

看了,对比的是老的K80,而且好像降频了,开普勒架构的老GPU了,现在VOLTA的GPU都要出来了,NVDA GPU自己都有30-50倍性能提升了,而且只是用在部分DNN推理计算上,神经网络推理的计算密集度小训练几个数量级,而且8bit精度固化的乘法器硬件结构也不灵活,Google的优势在他的DNN框架TensorFlow会朝8bit低精度推理计算发展,各个DNN框架现在竞争很激烈,DNN结构优化,基础算法变数还是很大,微软的FPGA方案已经证明了,大量轻载推理计算需要更多计算核心,这个是ASIC,FPGA的优势,可以构建更小,但是更多的核心,但是DNN网络发展还在往复杂化,更多层发展,最后还是一个军备竞赛,Google的TPU也还需要不断往前,NVDA的GPU可是是一年一升级,TPU升级还需要保持一个兼容性,NVDA cuda得这样的平台是优势,另外,这么简单的8bit MAC,如果真有必要,GPU也很容易集成进去呀,看起来也不需要多大的die size

2017-04-06 13:27

TPU最多是用于谷歌内部 并且TPU必须用tensorflow 所以还威胁不到英伟达的地位

2017-04-06 13:17

将来的格局真的不好说。。 个大公司都牟足了劲。

2017-04-06 12:55

自动驾驶那块其实就是做推断

2017-04-06 12:16

是推论,不是训练哈,训练靠gpu ,哈哈哈

2017-04-06 12:15

这个让 @xishier 来解答