Servere dedicate cu unități de procesare Tensor

Îmbunătățește-ți dezvoltarea inteligenței artificiale cu unitățile de procesare Tensor, acceleratoare personalizate, concepute pentru învățare automată de înaltă performanță la scară largă.

Soluții de server optimizate cu TPU pentru sarcini de lucru bazate pe inteligență artificială, ideale pentru:

Inferență în timp real

Datorită performanței lor cu latență redusă, TPU-urile sunt potrivite pentru aplicații în timp real, cum ar fi motoarele de recomandări și detectarea fraudelor.

Antrenamentul modelului de limbaj mare

TPU-urile sunt proiectate pentru a antrena eficient modele complexe precum GPT-4 și BERT, reducând semnificativ atât timpul de antrenament, cât și costurile de calcul.

Cercetare și Dezvoltare

De la modele climatice la simulări de proteine, TPU-urile oferă cercetătorilor viteza și puterea necesare pentru descoperiri revoluționare.

Accelerator Coral M.2

Acceleratorul Coral M.2 stimulează învățarea automată pe dispozitiv, oferind inferențe rapide cu un consum minim de energie. Integrarea sa în sistemul dvs. permite procesarea eficientă, în timp real, a învățării automate la periferie, reducând atât latența, cât și dependența de resursele cloud.

Modul Hailo-8 M.2 2280

Procesorul Hailo-8 edge AI oferă până la 26 TOPS într-un pachet ultracompact - mai mic decât un ban, inclusiv memoria. Arhitectura sa optimizată pentru rețele neuronale permite învățarea profundă în timp real pe dispozitive edge cu consum redus de energie, fiind ideal pentru aplicații auto, orașe inteligente și automatizare industrială. Acest design eficient susține inteligența artificială de înaltă performanță la edge, reducând în același timp consumul de energie și costurile generale.

Performanță înaltă

Construite pentru a excela în sarcini care utilizează matrice, TPU-urile oferă viteze de antrenament și inferență accelerate în comparație cu GPU-urile tradiționale.

Scalabilitate

Permite distribuirea antrenamentului pe mai multe unități, asigurând scalabilitate eficientă pentru modele la scară largă.

Compatibilitate

Oferă suport pentru framework-uri ML populare, cum ar fi TensorFlow, PyTorch (prin OpenXLA) și JAX, asigurând o integrare fără efort cu procesele existente.

Integrare

Integrate cu Google Kubernetes Engine (GKE) și Vertex AI, TPU-urile oferă o orchestrare și o gestionare ușoară a sarcinilor de lucru bazate pe inteligență artificială.