Тензорный процессор
Модуль тензорной обработки История и развитие Google TPU Google TPU – это семейство специализированных процессоров для машинного обучения, разработанных Google. […]
Модуль тензорной обработки История и развитие Google TPU Google TPU – это семейство специализированных процессоров для машинного обучения, разработанных Google. […]
5 nm process История и развитие 5-нм технологии 5-нм технология была впервые представлена Intel в 2015 году. Intel использовала 5-нм
28 nm process Эволюция литографии Литография 020 мкм использовалась с 1968 по 1974 год. Литография 010 мкм использовалась с 1971
Аппаратное ускорение Основы аппаратного ускорения Аппаратное ускорение повышает производительность вычислений за счет выполнения операций на аппаратном уровне. Программное обеспечение может
Модуль обработки данных Определение и применение DPU DPU – это процессор, объединяющий процессор общего назначения и сетевой интерфейс. Они могут
Интегральная схема для конкретного применения Определение и эволюция ASIC ASIC – интегральная схема, предназначенная для выполнения одной или нескольких функций.
Сетевой процессор Определение и эволюция сетевых процессоров Сетевые процессоры – специализированные интегральные схемы для сетевых приложений. Имеют общие характеристики с
Ускоритель искусственного интеллекта Обзор ускорителей искусственного интеллекта Ускорители ИИ используются для ускорения вычислений в задачах машинного обучения и глубокого обучения.
Процессор набора команд для конкретного приложения Определение и применение ASIP ASIP – это специализированные процессоры с набором команд для конкретных
Интегральная схема для конкретного применения Определение и эволюция ASIC ASIC – это интегральная схема с высокой степенью интеграции, разработанная для
Система на кристалле Определение и история систем на кристалле (SoC) SoC – это интегральные схемы, содержащие несколько компонентов, включая процессор,
Пиксельное визуальное ядро Обзор Pixel Visual Core Pixel Visual Core – это архитектура для обработки изображений, разработанная Google. Она включает
Модуль тензорной обработки Google разрабатывает тензорные процессоры (TPU) для машинного обучения и обработки данных. TPU основаны на архитектуре, разработанной исследователями
Графический процессор Графические процессоры (GPU) используются для обработки трехмерной компьютерной графики и других вычислительных задач. В 1990-х годах Intel, Nvidia
Аппаратное ускорение Аппаратное ускорение обеспечивает более высокую производительность и практичность, чем программное обеспечение. Цифровые сигналы являются наиболее распространенными в вычислительной
Система на кристалле Системы на кристалле (SoC) объединяют множество компонентов в одном чипе для повышения эффективности и снижения стоимости. Оптимизация