Servere dedicate Tensor Processing Units

Accelerați-vă dezvoltarea inteligenței artificiale utilizând unitățile de procesare Tensor, acceleratoare personalizate optimizate pentru sarcini de învățare automată la scară largă.

Sarcini de lucru AI cu componente de server TPU, ideale pentru:

Inferență în timp real

Cu capacități de latență redusă, TPU-urile sunt potrivite pentru aplicații care necesită predicții în timp real, cum ar fi motoarele de recomandări și sistemele de detectare a fraudelor.

Antrenamentul modelului de limbaj mare

TPU-urile sunt optimizate pentru antrenarea modelelor complexe precum GPT-4 și BERT, reducând timpul și costurile de antrenament.

Cercetare și Dezvoltare

Cercetătorii academici și din mediul de afaceri utilizează TPU-uri pentru sarcini precum modelarea climatică și simulările de pliere a proteinelor, beneficiind de puterea și eficiența lor de calcul.

Accelerator Coral M.2

Acest accelerator compact îmbunătățește învățarea automată pe dispozitiv, permițând inferențe de mare viteză cu un consum redus de energie.

Prin încorporarea Coral M.2 Accelerator în sistemul dvs., puteți obține o procesare eficientă, în timp real, a învățării automate direct pe dispozitiv, reducând latența și dependența de calculele bazate pe cloud.

Modul Hailo-8 M.2 2280

Procesorul de inteligență artificială Hailo-8 edge oferă până la 26 de tera-operații pe secundă (TOPS) într-un factor de formă compact, mai mic decât un bănuț, inclusiv memoria.

Arhitectura sa, optimizată pentru rețele neuronale, permite învățarea profundă eficientă, în timp real, pe dispozitive edge, cu un consum minim de energie, ceea ce o face ideală pentru aplicații în industria auto, orașe inteligente și automatizări industriale.

Acest design permite procesarea de înaltă performanță prin inteligență artificială la marginea rețelei, reducând în același timp costurile și consumul de energie.

Performanță înaltă

TPU-urile sunt special concepute pentru calcule cu matrice grea, oferind timpi de antrenament și inferență mai rapizi în comparație cu GPU-urile tradiționale.

Scalabilitate

Permite antrenamentul distribuit pe mai multe unități. Această scalabilitate este crucială pentru antrenarea eficientă a modelelor mari.

Compatibilitate

Suportă principalele framework-uri de învățare automată, inclusiv TensorFlow, PyTorch (prin OpenXLA) și JAX, permițând integrarea perfectă în fluxurile de lucru existente.

Integrare

TPU-urile sunt integrate cu servicii precum Google Kubernetes Engine (GKE) și Vertex AI, facilitând orchestrarea și gestionarea ușoară a sarcinilor de lucru bazate pe inteligență artificială.