TPU 具有低延迟功能，适用于需要实时预测的应用程序，例如推荐引擎和欺诈检测系统。
TPU 针对训练 GPT-4 和 BERT 等复杂模型进行了优化，从而减少了训练时间和成本。
学术界和企业研究人员利用 TPU 进行气候建模和蛋白质折叠模拟等任务，受益于其计算能力和效率。
这款紧凑型加速器通过低功耗实现高速推理，增强了设备上的机器学习。
通过将 Coral M.2 加速器纳入您的系统，您可以直接在设备上实现高效、实时的机器学习处理，从而减少延迟和对基于云的计算的依赖。
Hailo-8 边缘 AI 处理器体积小巧，包括内存在内，每秒可提供高达 26 万亿次运算 (TOPS)。
其架构针对神经网络进行了优化，能够以最小的功耗在边缘设备上实现高效、实时的深度学习，非常适合汽车、智慧城市和工业自动化领域的应用。
这种设计允许在边缘实现高性能 AI 处理，同时降低成本和能源使用。
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
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New York, US
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San Francisco, US
Amsterdam, EU
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Hardware
Processor(s)
GPU(s)
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Storage
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TPU 专为矩阵密集型计算而设计，与传统 GPU 相比，可提供更快的训练和推理时间。
支持跨多个单元进行分布式训练。这种可扩展性对于高效训练大型模型至关重要。
支持主要的机器学习框架，包括 TensorFlow、PyTorch（通过 OpenXLA）和 JAX，允许无缝集成到现有工作流程中。
TPU 与 Google Kubernetes Engine (GKE) 和 Vertex AI 等服务集成，方便轻松编排和管理 AI 工作负载。