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 l'entraînement de modèles complexes comme GPT-4 et BERT, ce qui réduit le temps et le coût de l'entraînement.
Les chercheurs universitaires et industriels utilisent les TPU pour des tâches telles que la modélisation climatique et les simulations de repliement des protéines, bénéficiant ainsi de leur puissance de calcul et de leur efficacité.
Cet accélérateur compact améliore l'apprentissage automatique embarqué en permettant une inférence à haute 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 embarqué Hailo-8 offre jusqu'à 26 téra-opérations par seconde (TOPS) dans un format compact plus petit qu'une pièce de monnaie, mémoire comprise.
Son architecture, optimisée pour les réseaux neuronaux, permet un apprentissage profond efficace et en temps réel sur les appareils périphériques avec une consommation d'énergie minimale, ce qui la rend idéale pour les applications dans les domaines de l'automobile, des villes intelligentes et de l'automatisation industrielle.
Cette conception permet un traitement IA haute performance en périphérie tout en réduisant les coûts et la consommation d'énergie.
Les TPU sont spécialement conçus pour les calculs matriciels complexes, offrant des temps d'entraînement et d'inférence plus rapides que les GPU traditionnels.
Permet un entraînement distribué sur plusieurs unités. Cette évolutivité est cruciale pour l'entraînement efficace de grands modèles.
Prise en charge des 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 d'IA.
