Com recursos de baixa latência, as TPUs são adequadas para aplicações que exigem previsões em tempo real, como mecanismos de recomendação e sistemas de detecção de fraudes.
As TPUs são otimizadas para treinar modelos complexos como GPT-4 e BERT, reduzindo o tempo e o custo do treinamento.
Pesquisadores acadêmicos e empresariais utilizam TPUs para tarefas como modelagem climática e simulações de dobramento de proteínas, beneficiando-se de seu poder computacional e eficiência.
Este acelerador compacto aprimora o aprendizado de máquina no dispositivo, permitindo inferência de alta velocidade com baixo consumo de energia.
Ao incorporar o Coral M.2 Accelerator ao seu sistema, você pode obter processamento de aprendizado de máquina eficiente e em tempo real diretamente no dispositivo, reduzindo a latência e a dependência de computações baseadas em nuvem.
O processador Hailo-8 edge AI oferece até 26 tera-operações por segundo (TOPS) em um formato compacto menor que um centavo, incluindo sua memória.
Sua arquitetura, otimizada para redes neurais, permite aprendizado profundo eficiente e em tempo real em dispositivos de ponta com consumo mínimo de energia, tornando-o ideal para aplicações automotivas, cidades inteligentes e automação industrial.
Este design permite processamento de IA de alto desempenho na borda, ao mesmo tempo que reduz custos e uso de energia.
As TPUs são desenvolvidas especificamente para cálculos com uso intenso de matrizes, proporcionando tempos de treinamento e inferência mais rápidos em comparação às GPUs tradicionais.
Permite treinamento distribuído entre várias unidades. Essa escalabilidade é crucial para treinar modelos grandes com eficiência.
Suporte às principais estruturas de aprendizado de máquina, incluindo TensorFlow, PyTorch (via OpenXLA) e JAX, permitindo integração perfeita aos fluxos de trabalho existentes.
As TPUs são integradas a serviços como o Google Kubernetes Engine (GKE) e o Vertex AI, facilitando a orquestração e o gerenciamento de cargas de trabalho de IA.