Dedizierte Server mit Tensor Processing Units

Beschleunigen Sie Ihre KI-Entwicklung durch die Nutzung von Tensor Processing Units, maßgeschneiderten Beschleunigern, die für groß angelegte Machine-Learning-Aufgaben optimiert sind.

KI-Workloads mit TPU-Serverkomponenten, ideal für:

Echtzeit-Inferenz

Dank ihrer geringen Latenz eignen sich TPUs für Anwendungen, die Echtzeitvorhersagen erfordern, wie etwa Empfehlungsmaschinen und Betrugserkennungssysteme.

Training großer Sprachmodelle

TPUs sind für das Training komplexer Modelle wie GPT-4 und BERT optimiert, wodurch Trainingszeit und -kosten reduziert werden.

Forschung und Entwicklung

Akademische und Unternehmensforscher nutzen TPUs für Aufgaben wie Klimamodellierung und Proteinfaltungssimulationen und profitieren von ihrer Rechenleistung und Effizienz.

Coral M.2-Beschleuniger

Dieser kompakte Beschleuniger verbessert das maschinelle Lernen auf dem Gerät, indem er Hochgeschwindigkeits-Inferenzen bei geringem Stromverbrauch ermöglicht.

Durch die Integration des Coral M.2 Accelerator in Ihr System können Sie eine effiziente maschinelle Lernverarbeitung in Echtzeit direkt auf dem Gerät erreichen und so die Latenz und die Abhängigkeit von Cloud-basierten Berechnungen reduzieren.

Hailo-8 M.2 2280 Modul

Der Hailo-8 Edge-KI-Prozessor liefert bis zu 26 Tera-Operationen pro Sekunde (TOPS) in einem kompakten Formfaktor, der einschließlich Speicher kleiner als ein Penny ist.

Seine für neuronale Netzwerke optimierte Architektur ermöglicht effizientes Deep Learning in Echtzeit auf Edge-Geräten bei minimalem Stromverbrauch und ist daher ideal für Anwendungen in den Bereichen Automobil, Smart Cities und industrielle Automatisierung.

Dieses Design ermöglicht eine leistungsstarke KI-Verarbeitung am Rand und reduziert gleichzeitig Kosten und Energieverbrauch.

Hohe Leistung

TPUs sind speziell für matrixlastige Berechnungen konzipiert und bieten im Vergleich zu herkömmlichen GPUs schnellere Trainings- und Inferenzzeiten.

Skalierbarkeit

Ermöglicht verteiltes Training über mehrere Einheiten hinweg. Diese Skalierbarkeit ist entscheidend für das effiziente Training großer Modelle.

Kompatibilität

Unterstützt wichtige Frameworks für maschinelles Lernen, darunter TensorFlow, PyTorch (über OpenXLA) und JAX, und ermöglicht so eine nahtlose Integration in vorhandene Arbeitsabläufe.

Integration

TPUs sind in Dienste wie Google Kubernetes Engine (GKE) und Vertex AI integriert, was eine einfache Orchestrierung und Verwaltung von KI-Workloads ermöglicht.