深度神经网络（DNN）推动了许多机器学习任务的发展，包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT 2.0取得的近期进展表明，DNN模型越大，其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明，模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如，2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率，但仅仅过了三年，冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去，后者以1.458亿（前者的36倍还多）的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而，在这段时间里，GPU的内存只提高了3倍左右，当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此，我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。
深度神经网络（DNN）推动了许多机器学习任务的发展，包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT2.0取得的近期进展表明，DNN模型越大，其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明，模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如，2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率，但仅仅过了三年，冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去，后者以1.458亿（前者的36倍还多）的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而，在这段时间里，GPU的内存只提高了3倍左右，当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此，我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】谷歌费心打造的年终总结第三弹，火热出炉了！ 刚刚，Jeff Dean发推表示，谷歌重磅打造的超级硬核年终大总结，出第三弹了！ 第一弹：「超详超硬Jeff Dean万字总结火热出炉！图解谷歌2022年AIGC、LLM、CV三大领域成就」 第二弹：「谷歌2022年度回顾：让AI更负责任，主要做了4点微小的工作」 伟大的机器学习研究需要伟大的系统。 随着算法和硬件越来越复杂，以及运行规模越来越大，执行日常任务所需的软件的复杂性也在不断增加。
几十年来，正如摩尔定律所描述的那样，通过缩小芯片内部晶体管的尺寸，计算机处理器的性能每隔几年就可以提升一倍。但随着缩小晶体管尺寸变得越来越困难，业界将重点放在了开发硬件加速器这样的特定于域的体系架构上面，从而继续提升计算能力。
机器之心报道 机器之心编辑部 「当前的 AI 模型只做一件事。Pathways 使我们能够训练一个模型，做成千上万件事情。」 在谈及当前的 AI 系统所面临的问题时，低效是经常被提及的一个。 谷歌人工智能主管 Jeff Dean 曾在一篇博文中写道，「今天的人工智能系统总是从头开始学习新问题 —— 数学模型的参数从随机数开始。就像每次学习一项新技能（例如跳绳），你总会忘记之前所学的一切，包括如何平衡、如何跳跃、如何协调手的运动等，然后从无到有重新学习。这或多或少是我们今天训练大多数机器学习模型的方式：我们
AMD、博通、思科、谷歌、HPE、英特尔、Meta 和微软组建超加速器链路 (UALink) 推广者小组，以对抗 NVIDIA NVLink 。
过去几十年来，计算机处理器通过减少每个芯片内部晶体管的尺寸，每两年将其性能提高一倍。随着压缩晶体管尺寸变得越来越困难，业界正在重新关注开发特定领域的架构 - 例如硬件加速器 - 以继续提高计算能力。
近期Google地球、Google Earth、谷歌地球pro版本启动后提示无法连接到登录服务器或者启动后黑屏，可能是DNS污染、IP屏蔽、协议问题或者网络问题，以下介绍三种方法解决。先说结果：第一种修改host文件方法可能行不通，后续也要更新hosts文件，连接可能不稳定；第二种方法是使用免费加速器，可彻底解决此问题；第三种方法就是使用替代的国产软件，如图新地球、奥维地球等。
BigGan、BERT和GPT-2的出现表明，越大的神经网络模型可以带来越好的性能。其中能写出各种假新闻的GPT-2参数就有15亿个之多。
当今时代，全球联系日益紧密，行业间的合作越发频繁。在VR这个新兴产业中，这样的合作就很常见，如“加速器计划”就是其中一种。一般来说，入选大型企业加速器计划的是些需要资金、技术支持的中小型企业，归根结底
在过去的几年里，每个月都会发布新的机器学习加速器，用于语音识别、视频对象检测、辅助驾驶和许多数据中心应用。
提起高通，业内对它的直接印象就是移动芯片领域的巨头。一直以来，高通也确实只在移动通信领域深耕，并从芯片到底层平台一揽子都包下。而现在，高通冷不丁扔出的一枚“炸弹”也将一改以往大家对它的认知。
该来的终于还是来了，Google蓄力的Edge TPU终于正式对外公布了，不仅如此，此次Google还带来了基于Edge TPU的AIY Edge TPU开发板以及AIY Edge TPU加速器，全面帮助工程师将机器学习部署到AI产品开发中去。
当使用 docker pull 仓库地址/用户名/仓库名:标签 时，会前往对应的仓库地址拉取镜像，标签无声明时默认为 latest， 仓库地址无声明时默认为 docker.io 。
过去这一年，无论是初创公司还是成熟大厂，预告、发布和部署人工智能（AI）和机器学习（ML）加速器的步伐很缓慢。但这并非不合理，对于许多发布加速器报告的公司来说，他们花三到四年的时间研究、分析、设计、验证和对加速器设计的权衡，并构建对加速器进行编程的技术堆栈。对于那些已发布升级版本加速器的公司来说，虽然他们报告的开发周期更短，但至少还是要两三年。这些加速器的重点仍然是加速深层神经网络（DNN）模型，应用场景从极低功耗嵌入式语音识别和图像分类到数据中心大模型训练，典型的市场和应用领域的竞争仍在继续，这是工业公司和技术公司从现代传统计算向机器学习解决方案转变的重要部分。
根据《全球互联网现象报告》，流媒体视频占互联网带宽流量的53.7%，OTT内容的快速增长给现有的基础设施带来了压力，CDN加速变得尤为重要。 4月，谷歌推出了Media CDN 服务，这是一个使用与 YouTube 相同的基础设施来交付内容的平台，旨在为广大客户提供全方位的自动化内容交付体验、让服务内容更加靠近于终端用户。Media CDN 加入了 谷歌 的 Web 和 API 加速 CDN 产品组合，相比于其他的CDN，谷歌声称Media CDN 具有独特之处，例如为个人用户和网络条件量身定制的交付协议
选自Medium作者：Adi Fuchs 机器之心编译 在上一篇文章中，前苹果工程师、普林斯顿大学博士 Adi Fuchs 聚焦 AI 加速器的秘密基石：指令集架构 ISA、可重构处理器等。在这篇文章中，我们将跟着作者的思路回顾一下相关 AI 硬件公司，看看都有哪些公司在这一领域发力。 这是本系列博客的第四篇，主要介绍了 AI 加速器相关公司。全球科技行业最热门的领域之一是 AI 硬件， 本文回顾了 AI 硬件行业现状，并概述相关公司在寻找解决 AI 硬件加速问题的最佳方法时所做的不同赌注。 对于许多 AI
作者：重走此间路 编辑：闻菲 【新智元导读】单做算法无法挣钱，越来越多的公司都开始将核心算法芯片化争取更多市场和更大利益，一时间涌现出AI芯片无数。与CPU，GPU这样的通用芯片不同，终端AI芯片往往针对具体应用，能耗规格也千差万别。本文立足技术分析趋势，总结深度学习最有可能落地的5大主流终端市场——个人终端（手机，平板），监控，家庭，机器人和无人机，汽车，以及这些终端市场AI芯片的现状及未来。小标题以及着重部分是新智元转载时编辑增加，点击“阅读原文”了解更多。 近一年各种深度学习平台和硬件层出不穷，各种x
李杉 李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 上周，Google发表论文，详解了神经网络推断专用芯片TPU的架构，还展示了一些性能数据，比如说：在推断任务中，TPU平均比英伟达的Tes
基于终端设备的机器学习（On-device machine learning）是实现具有隐私保护功能、能够时刻运转、快速响应的智能的重要组成部分。这就要求我们将基于终端的机器学习部署在算力有限的设备上，从而推动了从算法意义上来说高效的神经网络模型的研究，以及每秒可执行数十亿次数学运算却只需要消耗几毫瓦电力的硬件的发展。最近发布的「Google Pixel 4」就是这一发展趋势的代表。
在整个创业过程中，他认为最大的困难便是——算力稀缺、算力提供商差异巨大，让大模型的训练比预期要难得多。
AI 科技评论按：谷歌前日在博客中宣布开源大规模神经网络模型高效训练库 GPipe，这是一款分布式机器学习库，可以让研究员在不调整超参数的情况下，部署更多的加速器以对大规模模型进行训练，有效扩展了模型性能。雷锋网 AI 科技评论对此进行编译如下。
AI 科技评论按：谷歌昨日在博客中宣布开源大规模神经网络模型高效训练库 GPipe，这是一款分布式机器学习库，可以让研究员在不调整超参数的情况下，部署更多的加速器以对大规模模型进行训练，有效扩展了模型性能。雷锋网 AI 科技评论对此进行编译如下。
【新智元导读】谷歌大脑负责人 Jeff Dean 今天上午在 UCSB 做了题为《通过大规模深度学习构建智能系统》的演讲。新智元结合 UCSB CS 在 Twitter 的文字直播，将这场最新演讲整理如下。Jeff Dean 谈了谷歌大脑近来的工作进展，包括最新发布的 TensorFlow 1.0、将深度学习用于检测癌症，以及在自主机器学习方面的探索。在问答环节，Jeff Dean 对人工智能的未来表示乐观，说不认为 AI 的下一个冬天会到来。 谷歌大脑负责人 Jeff Dean 今天上午在美国加州大学圣塔
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境，用户可以用它创建 Jupyter notebook，在浏览器中编写和执行 Python 代码，以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架，如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
因为通用计算芯片不能满足神经网络运算需求，越来越多的人转而使用GPU和TPU这类专用硬件加速器，加快神经网络训练的速度。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的快速发展和广泛应用，对计算机硬件提出了更高的要求。在AI应用中，AI芯片扮演着关键角色，它们能够提供强大的计算能力、节能的性能和高效的运行速度。本文将详细介绍AI芯片设计与优化中的算力提升、能耗降低以及硬件加速器的发展趋势，并分析其对AI技术发展的影响。
近期将为大家奉上美国著名加速器500Startups发布的报告《世界500强企业如何融入创业革命浪潮？》，有兴趣的朋友可以留下邮箱！ 在董事长Sam Altman的领导下，硅谷加速器YC设立了一个风险
【新智元导读】随着谷歌推出第二代既能推理又能训练的 TPU 芯片，搜索巨头和 AI 芯片商英伟达势必要决出高下。智能时代，英伟达和谷歌的前景如何？The Motley Fool 刊登分析文章，精辟总结指出两者强弱。 为了在人工智能市场抢占更大的份额，英伟达和 Alphabet 这两家公司结成了意想不到的对手。到目前为止，Alphabet 一直在谷歌云平台使用英伟达的 GPU 加速其各种 AI 应用，但现在看来，这家巨头很是有意自己单独切入这块有着巨额利润的空间。 就让我们仔细看看英伟达和谷歌在人工智能上的渊
韩国政府投资30亿美元致力于区域性科技创业枢纽的努力获得了回报，吸引了像谷歌和脸谱，以及风险投资和孵化器入驻首尔。 韩国拥有世界上最高的宽带普及率达到97%，在研发强度，生产率，研发人员高比重以及其他方面的优势使得韩国在彭博最具创新力国家排名中位居前列。作为三星的所在地，韩国正在从依靠大型财团和制造业向依靠技术创新转变。韩国政府设立了一系列的支持计划对推动创新发挥重要作用，同时韩国政府拨出高额预算匹配国际投资者的资金，在大学设立国际创业项目，设立了很多研究机构，为独立创新创业的科学家提供保障。 直到最近
近年来，机器学习(Machine Learning)领域的研究和发展可谓是与日俱新，各式各样与机器学习相关的研究成果与应用层出不穷（如图像识别，自动驾驶，语音识别等），机器学习能够处理的任务也愈发的复杂。但与此同时，新的问题也随之而来，机器学习模型变得更加庞大复杂，因实时性而对算力所产生的需求也远远超乎了我们的想象。这一问题严重阻碍了人工智能（AI）产品及应用融入到人们的日常生活中，因此亟待解决。
今天凌晨，谷歌一年一度的TensorFlow开发者大会在加州举行。明明应该是一场软件盛会，却被生生开出了硬件发布会的味道。
谷歌宣布将以“有限数量”向谷歌云客户开放张量处理器（Tensor Processing Unit，简称TPU）服务，按时收费，每小时成本6.50美元。 谷歌宣布张量处理单元（TPU）现在已经可以在谷歌云平台上供研究人员和开发人员试用，该模块是为谷歌服务（如Search、Street View、Google Photos和Google Translate）提供神经网络计算支持的定制芯片。 TPU是一个定制的特定于应用程序的集成电路（ASIC），专门为TensorFlow上的机器学习工作负载定制。谷歌两年前推出
今天回家，遇到这个莫名奇妙的错误，把谷歌和百度翻了好几页也没有解决，大多数都是复制粘贴的一个答案，说什么my.ini的错误，折腾了半天 重装、重新配置、重起 都没有起作用，顺便带一句，真是恨透
GPU和像谷歌TPU这样的硬件加速器大大加快了神经网络的训练速度，推助AI迅速成长，在各个领域发挥超能力。
【新智元导读】计算机体系结构顶级会议 ISCA2016日前召开，神经网络和深度学习成为热点。新智元整理了 ISCA 2016 神经网络相关论文（包括本届会议最高得分论文），并邀美国加州大学圣塔芭芭拉分
目前，没有GPU的支持，就不会有完整的云平台。毕竟，没有其他方法可以支持没有它们的高性能和机器学习工作负载。
选自arXiv 作者：陈天奇等 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 TVM 是由华盛顿大学在读博士陈天奇等人提出的深度学习自动代码生成方法，去年 8 月机器之心曾对其进行过简要介绍。该技术能自动为大多数计算硬件生成可部署优化代码，其性能可与当前最优的供应商提供的优化计算库相比，且可以适应新型专用加速器后端。近日，这项研究的论文《TVM: End-to-End Optimization Stack for Deep Learning》终于完成，内容包含新方法的介绍与讨论，以及 TVM 在英伟达、AMD 的 GP
AI科技评论按：前不久谷歌发布了关于TPU细节的论文，称“TPU 处理速度比当前 GPU 和 CPU 要快 15 到 30 倍”。当时就有人对此种“比较”表示质疑，因其拿来的比较对象并非市场里性能最好的。 而昨晚（美国时间 4 月 10 日）英伟达 CEO 黄仁勋就亲自撰文回应了这一“比较”，文章第一段就以谷歌 TPU 开头，炮击意图十分明显，随后更是扔出了 Tesla P40 GPU 与 TPU 的性能对比图，可谓针尖对麦芒。 不过 P40 和 TPU 的售价差距很大（P40 24GB版本售价5千多美
人人都在谈论SDN的后续发展，是时候将眼光从软件定义拉回到硬件重构了。这里的硬件重构不仅仅是网络架构的解耦，我们更需要关注设计范式在大变局下的应对-DSA。
今天凌晨，TensorFlow开发者峰会（TensorFlow Dev Summit 2019）在美国加州桑尼维尔市Google Event Center举行，此次峰会是第三届，据媒体称这次的规模比前两次都要大。
新智元专栏 作者：UCSB谢源教授研究组 编辑：闻菲 【新智元导读】计算机体系结构顶会ISCA-18上周结束，图灵奖得主John Hennessy和David Patterson发表特邀报告，展望
1月12日消息，据外媒The register报道，奇点计算公司（Singular Computing）的计算机科学家约瑟夫·贝茨（Joseph Bates）近日向法庭提起诉讼，指控全球科技巨头谷歌的张量处理单元（TPU）侵犯其两项技术专利，索赔金额高达16.7亿美元。
摘自：网易科技 Google X（存活时间：一天） Google X是谷歌旗下的一个神秘部门，曾研发出谷歌眼镜、无人驾驶汽车等黑科技产品。然而在10年之前，Google X 这个名字还曾经被用在一项失
微软和谷歌一直在积极研究用于训练深度神经网络的新框架，并且在最近将各自的成果开源——微软的PipeDream和谷歌的GPipe。
【导读】微软和谷歌一直在致力于开发新的用于训练深度神经网络的模型，最近，谷歌和微软分别发布了新的用于分布式深度学习训练的框架——GPipe 和 PipeDream。下面的内容就带领大家了解一下这两个工具。
AiTechYun 编辑：xiaoshan.xiang 图灵奖于昨天公布，Dave Patterson和John Hennessy凭借一项名为RISC的技术，赢得了计算机行业的最高奖。更巧的是他们均就职于谷歌，他们现在正在推动特殊用途的芯片的发展，如谷歌用于加速人工智能的TPU。 这一奖项以英国研究人员艾伦•图灵(Alan Turing)的名字命名。图灵在二战期间帮助破解了德国的Enigma密码，奠定了计算机科学的基础。这一奖项被认为是计算机科学的诺贝尔奖。 RISC是精简指令集计算的缩写，使得处理器的性能
谷歌在3月份推出了Coral Dev Board，采用张量处理器（Edge TPU）AI加速器芯片，以及一个USB加密狗，旨在加速现有Raspberry Pi和Linux系统的机器学习推理。
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