Grâce à leurs performances à faible latence, les TPU sont parfaitement adaptés aux applications en temps réel telles que les moteurs de recommandation et la détection de fraude.
Les TPU sont conçus pour former efficacement des modèles complexes tels que GPT-4 et BERT, réduisant considérablement le temps de formation et les coûts de calcul.
Des modèles climatiques aux simulations de protéines, les TPU offrent aux chercheurs la vitesse et la puissance nécessaires pour réaliser des découvertes révolutionnaires.
L'accélérateur Coral M.2 optimise l'apprentissage automatique sur appareil en offrant une inférence rapide avec une consommation d'énergie minimale. Son intégration à votre système permet un traitement efficace et en temps réel du machine learning en périphérie, réduisant ainsi la latence et la dépendance aux ressources cloud.
Le processeur d'IA de pointe Hailo-8 offre jusqu'à 26 TOPS dans un format ultra-compact, mémoire comprise. Son architecture optimisée pour les réseaux neuronaux permet un apprentissage profond en temps réel sur les périphériques de pointe avec une faible consommation d'énergie, ce qui le rend idéal pour les applications automobiles, de villes intelligentes et d'automatisation industrielle. Cette conception efficace prend en charge une IA haute performance en périphérie tout en minimisant la consommation d'énergie et les coûts globaux.
Conçus pour exceller dans les tâches nécessitant une matrice lourde, les TPU offrent des vitesses de formation et d'inférence accélérées par rapport aux GPU traditionnels.
Permet de répartir la formation sur plusieurs unités, permettant une évolutivité efficace pour les modèles à grande échelle.
Offre une prise en charge des frameworks ML populaires tels que TensorFlow, PyTorch (via OpenXLA) et JAX, garantissant une intégration sans effort avec vos processus existants.
Intégrés à Google Kubernetes Engine (GKE) et Vertex AI, les TPU permettent une orchestration et une gestion faciles des charges de travail de l'IA.