在现代计算机中，IPU已成为必不可少的组成部分。 与图形处理器（GPU）相比，TPU采用低精度（8位）计算，以降低每步操作使用的晶体管数量。降低精度对于深度学习的准确度影响很小，但却可以大幅降低功耗、加快运算速度。同时，TPU使用了脉动阵列的设计 ...

炭黑在TPU芯片制造过程中的应用，不仅仅是为了满足硬件性能上的需求，更是为了推动人工智能领域的发展。随着TPU芯片在人工智能应用中的广泛应用，人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域的应用也变得更加普及和便捷。相比于传统的CPU和GPU， ...

世芯电子（Alchip）是第一家宣布其3nm设计和生产生态系统准备就绪的ASIC公司，支持台积电的N3E工艺。Marvell则在Trainium 2项目中已经取得了显著进展，并有望继续参与Trainium 3的设计。

在现代计算机中，IPU已成为必不可少的组成部分。 与图形处理器（GPU）相比，TPU采用低精度（8位）计算，以降低每步操作使用的晶体管数量。

同样，可以请求较小的拓扑，而无需绕回 dims 16。 这种最近邻连接是 TPU 和 GPU 之间的一个关键区别。GPU 以全对全配置（称为节点）连接多达 256 个 H100，而不是使用本地连接。一方面，这意味着 GPU 可以在单个低延迟跳跃中在节点内发送任意数据。另一方面 ...

近日，谷歌公司正式发布其最新的人工智能模型Gemma3，这一具有颠覆性潜力的28亿参数的深度学习模型不仅支持单个GPU或TPU运行，还在性能上超越了目前市场上的顶尖竞争对手DeepSeek V3。Gemma3的推出标志着人工智能领域又一次巨大的技术升级，其卓越的效率和开源特性引发了业界的广泛关注。 Gemma3的最大亮点在于其独特的架构设计，允许用户仅通过一个GPU来运行这一高性能模型。与其他同类 ...

自2018年起，谷歌就如同一位有备而来的演员，默默在人工智能的舞台上演绎着自己的故事，而英伟达却像那位华丽炫目的主角，吸引了大多数人的 ...

3 月 13 日消息，谷歌宣布推出轻量级模型 Gemma 3 ，一块 GPU/TPU 就能跑模型，目标是“让开发者能够在任何设备上构建 AI 应用”，无论是手机、笔记本电脑，还是高端工作站。

DeepSeek彻底让全球都坐不住了。马斯克携“地球上最聪明的AI”——Gork3在直播中亮相，自称其“推理能力超越目前所有已知模型”，在推理-测试时间得分上，也好于DeepSeekR1、OpenAIo1。大模型的降本速度还会越来越快。

谷歌发布了开源模型Gemma 3。在部署效率上完胜DeepSeek-R1/3V。下图评分排名中，圆点表示估算的英伟达 H100 GPU 需求。Gemma 3 27B 排名较高，仅需一块 ...