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在机器学习领域的华山论剑中,Google打败了英伟达-亚博手机网页版

2021-06-13

本文摘要:MLPerf的研究者和工程师们发表了第一场淘汰赛的比赛结果,其中测量了各种机械学习任务在主流机械学习硬件平台上的训练时间,Google的TPU、英特尔的CPU和英伟达的GPU。

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MLPerf的研究者和工程师们发表了第一场淘汰赛的比赛结果,其中测量了各种机械学习任务在主流机械学习硬件平台上的训练时间,Google的TPU、英特尔的CPU和英伟达的GPU。其测试标准如下:通过本次比赛,MLPerf产生了堵塞专区V0.5版本。结果显示,英伟达在提交的6个MLPerf基准测试结果中取得了最佳性能。其中包括图像分类、目标例分类、目标检查、非循环翻译、循环翻译和推荐系统。

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利用CloudTPUV3Pod、谷歌五局三败2019年7月10日,MLPerf第二淘汰赛的比赛结果发表的测试标准如下:本轮比赛结果的堵塞专区V0.6版本如下:谷歌预设区0.6版本的结果。此外,基于ResNet-50的模型,谷歌CloudTPU也比英伟达预订GPU稍微失败。

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在这场比赛中,协助Google落败的是CloudTPUV3Pod。CloudTPU、v3、Pod是Google发售的第三代云超级计算机,其核心特征是内置Google自律制作的TPU。2019年5月,谷歌在《I/O》开发者大会上宣布了它的正式版本,并展开了公开预览。

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据(公共编号:)介绍,每个CloudTPU最低可以包括1024个分离的TPU芯片,这些芯片通过二维环形网络连接TPU软件堆栈,该网络通过各种高级API将多个框架作为机械展开程序,用户也可以利用CloudTPUPod的一小部分称为切片。谷歌方面的反应,最近一代CloudTPUV3Pod使用液冷式设计,可以实现最佳性能的每一个都获得了100petaFLOP的计算能力,谷歌也可以说是每秒完整的数学运算,CloudTPUV3Pod和世界5超级计算机非常低。

借此次MLPerf的第二次结果,谷歌也没有忘记在主页上评价CloudTPUV3Pod的最新进展。例如,RecursionPharmaceuticals是一家利用计算机视觉技术处理细胞图像,分析细胞特征评价疾病细胞药物后反应结果的公司,以前该公司通过当地的GPU训练模型需要24小时,但是利用CloudTPUPod当然,很明显,谷歌作为典型的技术是第一位的,为什么这么致力于CloudTPU的进展,当然也是希望更多的开发者参加的云计算是当前谷歌特别受欢迎的业务之一。原始文章允许禁止发布。

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