Graças ao seu desempenho de baixa latência, as TPUs são adequadas para aplicações em tempo real, como mecanismos de recomendação e detecção de fraudes.
As TPUs são projetadas para treinar com eficiência modelos complexos, como GPT-4 e BERT, reduzindo significativamente o tempo de treinamento e os custos computacionais.
De modelos climáticos a simulações de proteínas, as TPUs capacitam os pesquisadores com a velocidade e a potência necessárias para descobertas inovadoras.
O Coral M.2 Accelerator impulsiona o aprendizado de máquina no dispositivo, oferecendo inferência rápida com consumo mínimo de energia. Integrá-lo ao seu sistema permite um processamento de ML eficiente e em tempo real na borda, reduzindo a latência e a dependência de recursos da nuvem.
O processador de IA de ponta Hailo-8 oferece até 26 TOPS em um pacote ultracompacto — menor que um centavo, incluindo memória. Sua arquitetura otimizada para rede neural permite aprendizado profundo em tempo real em dispositivos de ponta com baixo consumo de energia, tornando-o ideal para aplicações automotivas, de cidades inteligentes e de automação industrial. Este design eficiente oferece suporte a IA de alto desempenho na ponta, minimizando o consumo de energia e os custos gerais.
Projetadas para se destacar em tarefas com uso intenso de matriz, as TPUs oferecem velocidades de treinamento e inferência aceleradas em comparação às GPUs tradicionais.
Permite que o treinamento seja distribuído entre várias unidades, possibilitando escalabilidade eficiente para modelos de grande escala.
Oferece suporte para estruturas de ML populares, como TensorFlow, PyTorch (por meio do OpenXLA) e JAX, garantindo integração fácil com seus processos existentes.
Integradas ao Google Kubernetes Engine (GKE) e ao Vertex AI, as TPUs fornecem orquestração e gerenciamento fáceis de cargas de trabalho de IA.