4月10日消息，据报道，在本周的Cloud Next大会上，Google发布了第七代TPU AI加速器芯片——Ironwood。Google Cloud副总裁Amin Vahdat表示：Ironwood是我们迄今为止功能最强大、性能最强、最节能的 TPU。它专为大规模支持思考和推理AI模型而设计。首先在计算性能上，Ironwood实现4614 TFLOP的峰值算力，配备192GB专用RAM和7.4Tbps超高带宽，确保数据高速传输。其次，芯片间互连(ICI)带宽提升至1.2Tbps，较前代提升50%，大幅
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谷歌 TPU 芯片 AI
美国新规限制与中国和俄罗斯有关联的联网汽车及其组件进口和销售，重点关注车辆联网和自动驾驶系统。
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TPU
联发科多举进击，搅热 AI 芯片局。
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TPU
据外媒报道，Google 准备跟联发科开发次世代AI芯片「张量处理单元」（TPUs），预计明年开始生产。有外界猜这是从博通手中抢走订单。 但据供应链消息，Google 和博通关系仍持续，亦即博通、联发科都能拿到 Google 订单。外媒报道指出，Google 过去几年独家合作的 AI 芯片设计商是博通，但两家企业的联系并未因联发科中断。
据传，Google、博通仍在接洽，计划继续共同设计部分TPU芯片，客观来说，目前CSP业者以双供应商为ASIC委外设计策略，确保其ASIC委外设计的稳定性与多样性。据
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博通 Google TPU
近日，谷歌正式发布其最先进的人工智能模型Gemini 2.0，旨在推动AI智能体（AI Agents）时代的到来。Gemini 2.0具备多项全新功能，包括多模态输出，支持原生图像生成和音频输出，还能直接整合使用Google Search和Google Maps等工具。这些技术突破将全面提升用户在谷歌产品生态中的交互体验。与此同时，谷歌推出了第六代张量处理单元（TPU），即Trillium TPU。这款全新TPU在Gemini 2.0的训练中发挥了关键作用，为其复杂功能提供了强大的计算支持。如今，Tril
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TPU AI
12 月 12 日消息，谷歌今天（12 月 12 日）发布博文，宣布正式向 Google Cloud 客户开放第六代 TPU Trillium，希望凭借大的计算能力、高效的性能和可持续特性，更好推动 AI 模型发展。Trillium TPU 是 Google Cloud AI 超级计算机（AI Hypercomputer）的关键组件，是一种突破性的超级计算机架构，采用了一个由性能优化的硬件、开放软件、领先的机器学习框架和灵活的消费模型组成的集成系统。曾于今年 5 月有报道，在 I/O 开发者大会上，谷歌正
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谷歌 TPU 芯片 AI
自 ChatGPT 爆火之后，AI 大模型的研发层出不穷，而在这场「百模大战」激战正酣之际，美国芯片公司英伟达却凭借其 GPU 在大模型计算中的出色发挥赚得盆满钵满。然而，近日苹果的一项举动，给英伟达的火热稍稍降温。AI 模型训练，苹果选择 TPU 而非 GPU英伟达一直是 AI 算力基础设施领域的领导者，在 AI 硬件市场，尤其是 AI 训练领域，其市场份额在 80% 以上，英伟达 GPU 一直是亚马逊、微软、Meta、OpenAI 等众多科技巨头在 AI 和机器学习领域的首选算力解决方案。因此，英伟达
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GPU TPU
《科创板日报》23日讯，北京大学电子学院碳基电子学研究中心彭练矛-张志勇团队，在下一代芯片技术领域取得突破，成功研发出世界首个基于碳纳米管的张量处理器芯片（TPU）。该芯片由3000个碳纳米管场效应晶体管组成，能够高效执行卷积运算和矩阵乘法。实验表明，基于该TPU的五层卷积神经网络可以在功耗仅为295μW的情况下，实现高达88%的MNIST图像识别准确率。
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TPU 碳纳米管
在人工智能计算架构的布局中，CPU 与加速芯片协同工作的模式已成为一种典型的 AI 部署方案。CPU 扮演基础算力的提供者角色，而加速芯片则负责提升计算性能，助力算法高效执行。常见的 AI 加速芯片按其技术路径，可划分为 GPU、FPGA 和 ASIC 三大类别。在这场竞争中，GPU 凭借其独特的优势成为主流的 AI 芯片。那么，GPU 是如何在众多选项中脱颖而出的呢？展望 AI 的未来，GPU 是否仍是唯一解呢？GPU 如何制胜当下？AI 与 GPU 之间存在着密切的关系。强大的并行计算能力AI 大模型
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GPU TPU NPU Cobalt MTIA
为了减少对英伟达芯片的依赖，谷歌正在加大自主研发芯片的力度。除了此前已经投入使用的张量处理单元(TPU)外，谷歌刚刚推出一款名为Axion的新型中央处理器(CPU)，以满足从YouTube广告投放到大数据分析等多方面的计算需求。美东时间4月9日周二，谷歌在今年的年度云计算大会Cloud Next 2024上宣布推出Axion，它与亚马逊、微软的同类芯片一样，是基于ARM架构构建的，后者代表着数据中心芯片市场的新趋势。谷歌计划通过谷歌云提供这款CPU，称它的性能超过x86架构的芯片，以及云上运行的通用ARM
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谷歌 造芯 TPU CPU
据世界半导体技术论坛官微消息，近日，谷歌宣布，将扩大与 Anthropic 的合作伙伴关系，致力于实现人工智能安全的最高标准，并且 Anthropic 将利用谷歌最新一代的，用于人工智能推理的 Cloud TPU v5e 芯片。据悉，在宣布了双方的新合作后，Anthropic 成为首批大规模部署 TPU v5e 的公司之一，TPU v5e 是 Google Cloud 迄今为止最通用、最高效且可扩展的 AI 加速器。TPU v5e现已全面上市，使 Anthropic 能够以高性能且高效的方式为其 Clau
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谷歌 Anthropic 人工智能 Cloud TPU v5e 芯片
前言你一定听说过CPU、GPU，但是TPU、VPU、NPU、XPU…等等其他字母开头的“xPU”呢？AI概念在几年前火爆全球，科技巨头们纷纷投入AI芯片的研发，小公司也致力于提出概念靠AI浪潮融资，为了快速在AI市场上立足，也为了让市场和用户能记住自家的产品，各家在芯片命名方面都下了点功夫，既要独特，又要和公司产品契合，还要朗朗上口，也要容易让人记住。前文所提到的“xPU”的命名方式就深受各大厂商的喜爱。本文就从字母A到Z来盘点一下目前各种“xPU”命名AI芯片，以及芯片行业里的各种“xPU”缩写，给大家
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TPU NPU VPU XPU AI芯片
很多读者可能分不清楚 CPU、GPU 和 TPU 之间的区别，因此 Google Cloud 将在这篇博客中简要介绍它们之间的区别，并讨论为什么 TPU 能加速深度学习。 张量处理单元(TPU)是一种定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌从头设计，并专门用于机器学习工作负载。TPU 为谷歌的主要产品提供了计算支持，包括翻译、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 将 TPU 作为可扩展的云计算资源，并为所有在 Google Cloud 上运行尖端 ML 模型的开发者与数据科学家提供计算资源
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CPU GPU TPU
我们生活在一个技术推动整个文明基石的时代。但是，尽管拥有所有辉煌的发明和技术进步，今天世界比以往更倾向于速度和敏捷性。我们已经从传统的有线拨号互联网连接转移到第四代无线网络。光纤的广泛分布使得连接到互联网并以快速的速度访问数据成为可能。同样，当涉及到处理器和GPU时，我们已经从仅包含6000个晶体管的传统8位8080微处理器芯片转变为时钟速度高达1.7 GHz的最先进的Octa核心处理器。 人工智能的发展越来越抽象，越来越复杂。从早期简单的是与否的判断，到后来精准的识别，可以在复杂的场景里找出特定的
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