Dank ihrer geringen Latenz eignen sich TPUs gut für Echtzeitanwendungen wie Empfehlungsmaschinen und Betrugserkennung.
TPUs sind darauf ausgelegt, komplexe Modelle wie GPT-4 und BERT effizient zu trainieren, wodurch sowohl die Trainingszeit als auch die Rechenkosten erheblich gesenkt werden.
Von Klimamodellen bis hin zu Proteinsimulationen geben TPUs Forschern die Geschwindigkeit und Leistung, die sie für bahnbrechende Entdeckungen benötigen.
Der Coral M.2 Accelerator beschleunigt maschinelles Lernen auf dem Gerät durch schnelle Inferenz bei minimalem Stromverbrauch. Die Integration in Ihr System ermöglicht effiziente ML-Verarbeitung in Echtzeit am Edge und reduziert so Latenz und Abhängigkeit von Cloud-Ressourcen.
Der Hailo-8 Edge-KI-Prozessor bietet bis zu 26 TOPS in einem ultrakompakten Gehäuse – kleiner als ein Cent, inklusive Speicher. Seine für neuronale Netzwerke optimierte Architektur ermöglicht Deep Learning in Echtzeit auf Edge-Geräten bei geringem Stromverbrauch und eignet sich daher ideal für Anwendungen in den Bereichen Automobil, Smart City und industrielle Automatisierung. Dieses effiziente Design unterstützt leistungsstarke KI am Edge und minimiert gleichzeitig Energieverbrauch und Gesamtkosten.
TPUs wurden für die Bewältigung matrixlastiger Aufgaben entwickelt und bieten im Vergleich zu herkömmlichen GPUs beschleunigte Trainings- und Inferenzgeschwindigkeiten.
Ermöglicht die Verteilung des Trainings auf mehrere Einheiten und sorgt so für eine effiziente Skalierbarkeit für groß angelegte Modelle.
Bietet Unterstützung für gängige ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch (über OpenXLA) und JAX und gewährleistet so eine mühelose Integration in Ihre vorhandenen Prozesse.
Durch die Integration mit Google Kubernetes Engine (GKE) und Vertex AI ermöglichen TPUs eine einfache Orchestrierung und Verwaltung von KI-Workloads.