今天，Google Cloud 推出了新的面向 AI 的實例，由自己的 Axion CPU 和 Ironwood TPU 提供支持。新實例旨在訓練和大規模 AI 模型的低延遲推理，這些新實例的主要特點是 AI 模型的高效擴展，這得益于 Google 基于 Ironwood 的系統的非常大的擴展世界規模。數百萬個用于訓練和推理的 Ironwood TPU。Ironwood 是 Google 的 7th一代張量處理單元 （TPU），可提供 4,614 FP8 TFLOPS 的性能，配備 1
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谷歌 Axion CPU Ironwood TPU
谷歌有限責任公司今天詳細介紹了 Suncatcher 計劃，這是一項將人工智能芯片發射到衛星軌道的計劃。該項目背后的主要動機之一是太陽能電池板在太空中產生的電力明顯多于在地球上。此外，不需要電池。在地球上，當太陽能電池板無法發電時，例如在夜間或降雨期間，電池可以提供備用電源。谷歌認為，天基太陽能電池板提供的效率最終可以抵消將芯片發射到太空的成本。“啟動和運營天基數據中心的成本可能與同等地面數據中心報告的每千瓦/年能源成本大致相當，”谷歌智能范式研究部門高級總監特拉維斯·比爾斯在一篇博文中解釋道。運行軌道人
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谷歌 TPU AI芯片
根據 《信息周刊》 援引消息人士的話，谷歌最近接觸了主要租賃英偉達芯片的小型云服務提供商，敦促他們也在其數據中心托管谷歌的 AI 處理器。報道稱，此舉的目的是鼓勵采用谷歌的 TPU，這可能使谷歌與英偉達的直接競爭加劇。報道指出，消息人士稱谷歌與至少一家云服務提供商——位于倫敦的 Fluidstack 達成了協議，將在紐約數據中心部署其 TPU。谷歌的努力不止于 Fluidstack。據報道，它還據報道尋求與其他專注于英偉達的提供商達成類似協議，包括正在為 OpenAI 建造滿是英偉達芯
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谷歌 TPU 芯片 AI
4月10日消息，據報道，在本周的Cloud Next大會上，Google發布了第七代TPU AI加速器芯片——Ironwood。Google Cloud副總裁Amin Vahdat表示：Ironwood是我們迄今為止功能最強大、性能最強、最節能的 TPU。它專為大規模支持思考和推理AI模型而設計。首先在計算性能上，Ironwood實現4614 TFLOP的峰值算力，配備192GB專用RAM和7.4Tbps超高帶寬，確保數據高速傳輸。其次，芯片間互連(ICI)帶寬提升至1.2Tbps，較前代提升50%，大幅
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美國新規限制與中國和俄羅斯有關聯的聯網汽車及其組件進口和銷售，重點關注車輛聯網和自動駕駛系統。
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TPU
聯發科多舉進擊，攪熱 AI 芯片局。
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TPU
據外媒報道，Google 準備跟聯發科開發次世代AI芯片「張量處理單元」（TPUs），預計明年開始生產。有外界猜這是從博通手中搶走訂單。 但據供應鏈消息，Google 和博通關系仍持續，亦即博通、聯發科都能拿到 Google 訂單。外媒報道指出，Google 過去幾年獨家合作的 AI 芯片設計商是博通，但兩家企業的聯系并未因聯發科中斷。
據傳，Google、博通仍在接洽，計劃繼續共同設計部分TPU芯片，客觀來說，目前CSP業者以雙供應商為ASIC委外設計策略，確保其ASIC委外設計的穩定性與多樣性。據
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博通 Google TPU
近日，谷歌正式發布其最先進的人工智能模型Gemini 2.0，旨在推動AI智能體（AI Agents）時代的到來。Gemini 2.0具備多項全新功能，包括多模態輸出，支持原生圖像生成和音頻輸出，還能直接整合使用Google Search和Google Maps等工具。這些技術突破將全面提升用戶在谷歌產品生態中的交互體驗。與此同時，谷歌推出了第六代張量處理單元（TPU），即Trillium TPU。這款全新TPU在Gemini 2.0的訓練中發揮了關鍵作用，為其復雜功能提供了強大的計算支持。如今，Tril
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TPU AI
12 月 12 日消息，谷歌今天（12 月 12 日）發布博文，宣布正式向 Google Cloud 客戶開放第六代 TPU Trillium，希望憑借大的計算能力、高效的性能和可持續特性，更好推動 AI 模型發展。Trillium TPU 是 Google Cloud AI 超級計算機（AI Hypercomputer）的關鍵組件，是一種突破性的超級計算機架構，采用了一個由性能優化的硬件、開放軟件、領先的機器學習框架和靈活的消費模型組成的集成系統。曾于今年 5 月有報道，在 I/O 開發者大會上，谷歌正
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谷歌 TPU 芯片 AI
自 ChatGPT 爆火之后，AI 大模型的研發層出不窮，而在這場「百模大戰」激戰正酣之際，美國芯片公司英偉達卻憑借其 GPU 在大模型計算中的出色發揮賺得盆滿缽滿。然而，近日蘋果的一項舉動，給英偉達的火熱稍稍降溫。AI 模型訓練，蘋果選擇 TPU 而非 GPU英偉達一直是 AI 算力基礎設施領域的領導者，在 AI 硬件市場，尤其是 AI 訓練領域，其市場份額在 80% 以上，英偉達 GPU 一直是亞馬遜、微軟、Meta、OpenAI 等眾多科技巨頭在 AI 和機器學習領域的首選算力解決方案。因此，英偉達
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GPU TPU
《科創板日報》23日訊，北京大學電子學院碳基電子學研究中心彭練矛-張志勇團隊，在下一代芯片技術領域取得突破，成功研發出世界首個基于碳納米管的張量處理器芯片（TPU）。該芯片由3000個碳納米管場效應晶體管組成，能夠高效執行卷積運算和矩陣乘法。實驗表明，基于該TPU的五層卷積神經網絡可以在功耗僅為295μW的情況下，實現高達88%的MNIST圖像識別準確率。
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TPU 碳納米管
在人工智能計算架構的布局中，CPU 與加速芯片協同工作的模式已成為一種典型的 AI 部署方案。CPU 扮演基礎算力的提供者角色，而加速芯片則負責提升計算性能，助力算法高效執行。常見的 AI 加速芯片按其技術路徑，可劃分為 GPU、FPGA 和 ASIC 三大類別。在這場競爭中，GPU 憑借其獨特的優勢成為主流的 AI 芯片。那么，GPU 是如何在眾多選項中脫穎而出的呢？展望 AI 的未來，GPU 是否仍是唯一解呢？GPU 如何制勝當下？AI 與 GPU 之間存在著密切的關系。強大的并行計算能力AI 大模型
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GPU TPU NPU Cobalt MTIA
為了減少對英偉達芯片的依賴，谷歌正在加大自主研發芯片的力度。除了此前已經投入使用的張量處理單元(TPU)外，谷歌剛剛推出一款名為Axion的新型中央處理器(CPU)，以滿足從YouTube廣告投放到大數據分析等多方面的計算需求。美東時間4月9日周二，谷歌在今年的年度云計算大會Cloud Next 2024上宣布推出Axion，它與亞馬遜、微軟的同類芯片一樣，是基于ARM架構構建的，后者代表著數據中心芯片市場的新趨勢。谷歌計劃通過谷歌云提供這款CPU，稱它的性能超過x86架構的芯片，以及云上運行的通用ARM
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