Χάρη στην απόδοση χαμηλής καθυστέρησης, οι TPU είναι ιδανικές για εφαρμογές σε πραγματικό χρόνο, όπως μηχανές συστάσεων και ανίχνευση απάτης.
Οι μονάδες TPU έχουν σχεδιαστεί για να εκπαιδεύουν αποτελεσματικά πολύπλοκα μοντέλα όπως το GPT-4 και το BERT, μειώνοντας σημαντικά τόσο τον χρόνο εκπαίδευσης όσο και το υπολογιστικό κόστος.
Από κλιματικά μοντέλα έως προσομοιώσεις πρωτεϊνών, οι TPU ενδυναμώνουν τους ερευνητές με την ταχύτητα και την ισχύ που απαιτούνται για πρωτοποριακές ανακαλύψεις.
Ο επιταχυντής Coral M.2 ενισχύει την μηχανική μάθηση εντός της συσκευής, παρέχοντας γρήγορη εξαγωγή συμπερασμάτων με ελάχιστη κατανάλωση ενέργειας. Η ενσωμάτωσή του στο σύστημά σας επιτρέπει την αποτελεσματική επεξεργασία μηχανικής μάθησης σε πραγματικό χρόνο στα όρια, μειώνοντας τόσο την καθυστέρηση όσο και την εξάρτηση από τους πόρους cloud.
Ο επεξεργαστής τεχνητής νοημοσύνης Hailo-8 edge προσφέρει έως και 26 TOPS σε ένα εξαιρετικά συμπαγές πακέτο—μικρότερο από ένα σεντ, συμπεριλαμβανομένης της μνήμης. Η βελτιστοποιημένη για νευρωνικά δίκτυα αρχιτεκτονική του επιτρέπει την εκμάθηση σε βάθος σε πραγματικό χρόνο σε συσκευές edge με χαμηλή κατανάλωση ενέργειας, καθιστώντας τον ιδανικό για εφαρμογές αυτοκινητοβιομηχανίας, έξυπνων πόλεων και βιομηχανικού αυτοματισμού. Αυτός ο αποτελεσματικός σχεδιασμός υποστηρίζει τεχνητή νοημοσύνη υψηλής απόδοσης στα όρια, ελαχιστοποιώντας παράλληλα την κατανάλωση ενέργειας και το συνολικό κόστος.
Κατασκευασμένες για να υπερέχουν σε εργασίες με μεγάλο όγκο δεδομένων, οι TPU παρέχουν ταχύτητες εκπαίδευσης και εξαγωγής συμπερασμάτων σε σύγκριση με τις παραδοσιακές GPU.
Επιτρέπει την κατανομή της εκπαίδευσης σε πολλαπλές μονάδες, επιτρέποντας την αποτελεσματική επεκτασιμότητα για μοντέλα μεγάλης κλίμακας.
Προσφέρει υποστήριξη για δημοφιλή πλαίσια ML όπως TensorFlow, PyTorch (μέσω OpenXLA) και JAX, εξασφαλίζοντας εύκολη ενσωμάτωση με τις υπάρχουσες διαδικασίες σας.
Ενσωματωμένα με το Google Kubernetes Engine (GKE) και το Vertex AI, τα TPU παρέχουν εύκολη ενορχήστρωση και διαχείριση φόρτων εργασίας AI.