Google, hesaplama gücünden eksik olmayan bir şirket ve Nvidia'dan daha fazla eksik değil. NVIDIA GPU'ları bile muhtemelen TPU'yu takip eder (çemberdeki saydam konsensiye). 1️⃣ Tensör Çekirdeği Volta'dan sonra NVIDIA'nın tam tanıtımı, temelde TPU'ların matris çarpma uzmanlaşmasına bir adım daha yaklaşıyor 2️⃣ Düşük hassasiyetli hesaplama (FP16 / BF16 / INT8) TPU, erken dönemde çıkarım için düşük hassasiyetle optimize edildi ve GPU daha sonra model gereksinimlerine göre "zorunlu" destek oldu 3️⃣ Büyük kümeleme + derleyici iş birliği TPU, "donanım × derleyici × zamanlama"nın tamamıdır ve NVIDIA Triton/CUDA Graph/NVLink seviyesinde ciddi iş birliği yapmaya ancak yeni başladı Nvidia çip hesaplama gücüyle para kazanırken, Google yıllarca istikrarlı bir ekosisteme dayanırken, kan sağlamak için reklam, arama motorları, YouTube, tarayıcılar, Android ve diğer ağ fenomenleri ve hesaplama gücü sadece maliyetidir, kâr tüketimi değildir. TPU her zaman Google'ın uzun süreli araştırma ve iptal işlemleri için bir arada araştırma yöntemi olmuştur. Jeff Dean'in TPU anlayışı, model sizin tarafınızdan tanımlanıyorsa, donanımın da sizin tarafınızdan tanımlanması gerektiğidir; bu nedenle TPU, derleyici (XLA), hesaplamalı grafik (TensorFlow), veri merkezi topolojisi, zamanlama sisteminden oluşan tam bir sistem mühendisliği kümesidir Risk açısından, NVIDIA GPU sattığı için tüm müşterilere hizmet vermek zorundadır ve hata toleransı oranı son derece düşüktür. Hangi ABD hissesini alacağım tekrar net oldu