Immagine dell'eroe

Server dedicati con unità di elaborazione tensore

Potenzia lo sviluppo dell'intelligenza artificiale con le Tensor Processing Unit, acceleratori personalizzati progettati per l'apprendimento automatico ad alte prestazioni su larga scala.
Iniziare

Soluzioni server potenziate da TPU per carichi di lavoro di intelligenza artificiale, ideali per:

Inferenza in tempo reale

Grazie alle loro prestazioni a bassa latenza, le TPU sono adatte ad applicazioni in tempo reale come motori di raccomandazione e rilevamento delle frodi.

Formazione su modelli linguistici di grandi dimensioni

Le TPU sono progettate per addestrare in modo efficiente modelli complessi come GPT-4 e BERT, riducendo significativamente sia i tempi di addestramento sia i costi computazionali.

Ricerca e sviluppo

Dai modelli climatici alle simulazioni proteiche, le TPU forniscono ai ricercatori la velocità e la potenza necessarie per scoperte rivoluzionarie.

Acceleratore Coral M.2

Coral M.2 Accelerator potenzia l'apprendimento automatico on-device offrendo inferenze rapide con un consumo energetico minimo. Integrandolo nel tuo sistema, consente un'elaborazione ML efficiente e in tempo reale a livello edge, riducendo sia la latenza che la dipendenza dalle risorse cloud.

Acceleratore di corallo

Modulo Hailo-8 M.2 2280

Il processore AI edge Hailo-8 offre fino a 26 TOPS in un formato ultracompatto, più piccolo di un centesimo, memoria inclusa. La sua architettura ottimizzata per reti neurali consente il deep learning in tempo reale su dispositivi edge con un basso consumo energetico, rendendolo ideale per applicazioni nei settori automotive, smart city e automazione industriale. Questo design efficiente supporta l'intelligenza artificiale ad alte prestazioni a livello edge, riducendo al minimo il consumo energetico e i costi complessivi.

Modulo Hailo-8
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                          Caratteristica
                          Alte prestazioni

                          Progettate per eccellere in attività che richiedono l'uso intensivo di matrici, le TPU garantiscono velocità di addestramento e inferenza accelerate rispetto alle GPU tradizionali.

                          Caratteristica
                          Scalabilità

                          Consente di distribuire la formazione su più unità, consentendo una scalabilità efficiente per modelli su larga scala.

                          Caratteristica
                          Compatibilità

                          Offre supporto per framework ML diffusi come TensorFlow, PyTorch (tramite OpenXLA) e JAX, garantendo un'integrazione senza sforzo con i processi esistenti.

                          Caratteristica
                          Integrazione

                          Integrate con Google Kubernetes Engine (GKE) e Vertex AI, le TPU semplificano l'orchestrazione e la gestione dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale.

                          Distribuisci oggi stesso il tuo server dedicato TPU!

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