TPU'lar düşük gecikme performansları sayesinde öneri motorları ve dolandırıcılık tespiti gibi gerçek zamanlı uygulamalar için oldukça uygundur.
TPU'lar, GPT-4 ve BERT gibi karmaşık modelleri verimli bir şekilde eğitmek için tasarlanmıştır ve bu sayede hem eğitim süresi hem de hesaplama maliyetleri önemli ölçüde düşürülür.
İklim modellerinden protein simülasyonlarına kadar TPU'lar araştırmacılara çığır açan keşifler için ihtiyaç duydukları hız ve gücü sağlıyor.
Coral M.2 Accelerator, minimum güç tüketimiyle hızlı çıkarım sağlayarak cihaz içi makine öğrenimini güçlendirir. Sisteminize entegre edilmesi, uçta verimli ve gerçek zamanlı makine öğrenimi işleme olanağı sağlayarak hem gecikmeyi hem de bulut kaynaklarına olan bağımlılığı azaltır.
Hailo-8 uç yapay zeka işlemcisi, bellek dahil bir kuruştan daha küçük, ultra kompakt bir pakette 26 TOPS'a kadar performans sunar. Sinir ağı optimizasyonlu mimarisi, düşük güç tüketimiyle uç cihazlarda gerçek zamanlı derin öğrenmeyi mümkün kılarak otomotiv, akıllı şehir ve endüstriyel otomasyon uygulamaları için idealdir. Bu verimli tasarım, uçta yüksek performanslı yapay zekayı desteklerken enerji kullanımını ve genel maliyetleri en aza indirir.
Matris ağırlıklı görevlerde mükemmellik sağlamak üzere tasarlanan TPU'lar, geleneksel GPU'lara kıyasla hızlandırılmış eğitim ve çıkarım hızları sağlar.
Eğitimin birden fazla birime dağıtılmasına olanak vererek, büyük ölçekli modeller için verimli ölçeklenebilirlik sağlar.
TensorFlow, PyTorch (OpenXLA aracılığıyla) ve JAX gibi popüler ML çerçevelerine destek sunarak mevcut süreçlerinizle zahmetsiz entegrasyon sağlar.
Google Kubernetes Engine (GKE) ve Vertex AI ile entegre olan TPU'lar, AI iş yüklerinin kolayca düzenlenmesini ve yönetilmesini sağlar.