Grâce à leurs capacités de faible latence, les TPU conviennent aux applications nécessitant des prédictions en temps réel, telles que les moteurs de recommandation et les systèmes de détection de fraude.
Les TPU sont optimisés pour la formation de modèles complexes tels que GPT-4 et BERT, réduisant ainsi le temps et les coûts de formation.
Les chercheurs universitaires et d’entreprise utilisent les TPU pour des tâches telles que la modélisation du climat et les simulations de repliement des protéines, bénéficiant de leur puissance de calcul et de leur efficacité.
Cet accélérateur compact améliore l'apprentissage automatique sur l'appareil en permettant une inférence à grande vitesse avec une faible consommation d'énergie.
En intégrant l'accélérateur Coral M.2 à votre système, vous pouvez obtenir un traitement d'apprentissage automatique efficace et en temps réel directement sur l'appareil, réduisant ainsi la latence et la dépendance aux calculs basés sur le cloud.
Le processeur d'IA de pointe Hailo-8 offre jusqu'à 26 téra-opérations par seconde (TOPS) dans un format compact plus petit qu'un centime, y compris sa mémoire.
Son architecture, optimisée pour les réseaux neuronaux, permet un apprentissage en profondeur efficace et en temps réel sur les appareils périphériques avec une consommation d'énergie minimale, ce qui la rend idéale pour les applications dans l'automobile, les villes intelligentes et l'automatisation industrielle.
Cette conception permet un traitement de l’IA haute performance à la périphérie tout en réduisant les coûts et la consommation d’énergie.
Type
Deployment
Location
New York, US
Miami, US
San Francisco, US
Amsterdam, EU
Bucharest, EU
Pricing
Hardware
Processor(s)
GPU(s)
Memory
Storage
OS
Bandwidth
Type
Deployment
Location
New York, US
Miami, US
San Francisco, US
Amsterdam, EU
Bucharest, EU
Pricing
Hardware
Processor(s)
GPU(s)
Memory
Storage
OS
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Les TPU sont spécialement conçus pour les calculs matriciels lourds, offrant des temps de formation et d'inférence plus rapides par rapport aux GPU traditionnels.
Permet un entraînement distribué sur plusieurs unités. Cette évolutivité est essentielle pour entraîner efficacement des modèles de grande taille.
Prend en charge les principaux frameworks d'apprentissage automatique, notamment TensorFlow, PyTorch (via OpenXLA) et JAX, permettant une intégration transparente dans les flux de travail existants.
Les TPU sont intégrés à des services tels que Google Kubernetes Engine (GKE) et Vertex AI, facilitant ainsi l'orchestration et la gestion des charges de travail de l'IA.