谷歌今天分享了有关最新一代TPU芯片的早期细节。该芯片用于运行人工智能工作负载,性能是上一代的2倍多。
谷歌的TPU(Tensor Processor Unit)是一种基于AI的、应用特定的集成电路。今天谷歌详细介绍的是第四代TPU的情况,第三代和第二代此前展示出了令人印象深刻的性能水平,谷歌通过 Google Cloud Platform向企业提供这两代芯片。
谷歌称,第四代TPU的平均性能比第三代TPU高出2.7倍。谷歌在最近MLPerf行业竞赛中对比了这两代芯片训练五个主流AI模型的速度。第四代TPU在运行Mask R-CNN模型(用于自动驾驶等用例的图像分割AI)时达到了最高性能,训练速度比上一代芯片快3.7倍。
性能上的大幅提升主要源自于底层的巨大改进。谷歌工程师Naveen Kumar在博客文章中详细介绍称,谷歌已经大幅提高了TPU的内存带宽,也就是芯片从内存中获取数据并进行处理的速度,提高了执行专有计算的性能。
Kumar在帖子中详细介绍说:“谷歌第四代TPU ASIC在运行矩阵乘法(AI模型用来处理数据的一种数学运算方式)的TFLOP性能是TPU v3的2倍多。”与第四代芯片相比,第三代TPU的浮点运算性能为420万亿次。
Kumar称,客户可以很快将会获得有关新一代TPU的更多信息。考虑到目前Google Cloud平台上已经有两个上一代TPU可供租用,所以新一代应用很有可能最终也将落地在Google Cloud在会上。但是,客户可能需要一段时间了,根据ExtremeTech报告称,第四代TPU在MLPerf竞赛期间被列为研究类,也就是说,这款芯片至少在六个月内是无法商用的。
新一代芯片在速度上的提升尤其引人注目,因为它在性能上超过了第三代,在同一项比赛中打破了多个记录。谷歌利用4090个第三代TPU打造了所谓全球最快的AI训练超级计算机。该系统在8个MLPerf基准测试中创下了6项新的记录,并在不到30秒的时间内训练了4个测试模型。
好文章,需要你的鼓励
Allen AI研究所联合多家顶尖机构推出SAGE智能视频分析系统,首次实现类人化的"任意时长推理"能力。该系统能根据问题复杂程度灵活调整分析策略,配备六种智能工具进行协同分析,在处理10分钟以上视频时准确率提升8.2%。研究团队创建了包含1744个真实娱乐视频问题的SAGE-Bench评估平台,并采用创新的AI生成训练数据方法,为视频AI技术的实际应用开辟了新路径。
联想推出新一代NVMe存储解决方案DE6600系列,包含全闪存DE6600F和混合存储DE6600H两款型号。该系列产品延迟低于100微秒,支持多种连接协议,2U机架可容纳24块NVMe驱动器。容量可从367TB扩展至1.798PiB全闪存或7.741PiB混合配置,适用于AI、高性能计算、实时分析等场景,并配备双活控制器和XClarity统一管理平台。
中科院团队首次系统评估了AI视觉模型在文本压缩环境下的理解能力,发现虽然AI能准确识别压缩图像中的文字,但在理解深层含义、建立关联推理方面表现不佳。研究通过VTCBench测试系统揭示了AI存在"位置偏差"等问题,为视觉文本压缩技术的改进指明方向。