Gracias a su rendimiento de baja latencia, las TPU son adecuadas para aplicaciones en tiempo real como motores de recomendación y detección de fraude.
Las TPU están diseñadas para entrenar de manera eficiente modelos complejos como GPT-4 y BERT, reduciendo significativamente tanto el tiempo de entrenamiento como los costos computacionales.
Desde modelos climáticos hasta simulaciones de proteínas, las TPU brindan a los investigadores la velocidad y la potencia necesarias para realizar descubrimientos innovadores.
El acelerador Coral M.2 potencia el aprendizaje automático en el dispositivo al ofrecer una inferencia rápida con un consumo mínimo de energía. Su integración en el sistema permite un procesamiento de aprendizaje automático eficiente y en tiempo real en el borde, lo que reduce la latencia y la dependencia de los recursos de la nube.
El procesador de IA de borde Hailo-8 ofrece hasta 26 TOPS en un formato ultracompacto, más pequeño que un centavo, incluyendo la memoria. Su arquitectura optimizada para redes neuronales permite el aprendizaje profundo en tiempo real en dispositivos de borde con bajo consumo de energía, lo que lo hace ideal para aplicaciones de automoción, ciudades inteligentes y automatización industrial. Este diseño eficiente facilita una IA de alto rendimiento en el borde, a la vez que minimiza el consumo de energía y los costos generales.
Diseñadas para sobresalir en tareas con uso intensivo de matrices, las TPU brindan velocidades de inferencia y entrenamiento aceleradas en comparación con las GPU tradicionales.
Permite que el entrenamiento se distribuya en múltiples unidades, lo que posibilita una escalabilidad eficiente para modelos a gran escala.
Ofrece soporte para marcos ML populares como TensorFlow, PyTorch (a través de OpenXLA) y JAX, lo que garantiza una integración sin esfuerzo con sus procesos existentes.
Integradas con Google Kubernetes Engine (GKE) y Vertex AI, las TPU proporcionan una fácil orquestación y gestión de las cargas de trabajo de IA.