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NVIDIA针对第二代TPU做回应强调GPU加速有更多元应用

EETOP · 公众号 · 硬件 · 2017-05-28 21:34

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黄仁勋稍早于官方部落格再次发文，虽然说明NVIDIA依然与Google维持深度合作，但在人工智能技术深度学习方面，则强调在诸多学习框架应用需求之下，NVIDIA所提出GPU加速深度学习模式可对应TensorFlow、Caffe、Cognitive Toolkit在内的学习框架，相比TPU目前依然仅对应TensorFlow学习框架有更多元使用效益，将可对应更多人工智能系统架构。

而针对TPU所提供学习应用，NVIDIA在近期宣布推出采Volta显示架构的Tesla V100加入Tensor核心设计，借此对应TensorFlow学习架构优化，同时更能对应不同人工智能系统所需学习框架。至于Google推出的第二代TPU除在运算效能大幅提升，更加入深度学习应用功能，而不像第一代TPU仅能强化逻辑判断学习效率，但依然仅能对应TensorFlow学习架构使用，而无法对应其他学习框架，甚至目前也仅开放租用，而不像NVIDIA提出解决方案可用于各类硬体设计，例如自驾车或其他深度学习加速应用。