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发起最快算力挑战,「英伟达」发布其最快GPU产品 Tesla T4

转载时间:2021.04.16(原文发布时间:2018.09.13)
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今天,人工智能计算公司「英伟达」发布了最新的GPU产品——Tesla T4(T代表Nvidia的新图灵架构)。
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「英伟达」Tesla T4

这次推出的新产品主要用于机器学习和数据推理,对现在广泛使用的 P4 图形处理器有很大的革新。当前,几乎所有的大型云计算供应商都能够提供 P4 GPU,而「英伟达」想要将技术推到更新的一代。Tesla T4 的配置,总共有320个图灵张量内核和2560个CUDA核心。

「英伟达」表示,谷歌将是首批运用 T4 GPU 的公司,该技术将推向谷歌的云平台。「英伟达」Tesla T4 的速度明显快于 P4。例如,对于语言推理能力来说,T4 比使用 CPU 要快34倍,比使用 P4快3.5倍。


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最重要的是,Tesla T4 是「英伟达」专门为人工智能推理设计的。公司副总裁、数据中心业务的副总裁 Ian Buck 表示,Tesla T4 之所以能如此高效地进行人工智能推理,是因为它的新图灵张量核心。「英伟达」CEO 黄仁勋谈及张量核心,说它不仅能服务于游戏、渲染,还可以用来做计算机推理。

除了这个新的芯片,「英伟达」还推出了一款用于优化深度学习模式的 TensorRT 软件。TensorRT 推理服务器,这是一种完全集成化的数据推理服务,无缝地插入到现有的 Kubernetes设施中。


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Tesla T4 的运算能力

「英伟达」正在与微软进行合作,后者使用的是「英伟达」的芯片开发AI功能,如微软小娜(Cortana)和必应(Bing)中的语音和脸部识别。而据外媒报道,华为可能与英伟达展开了竞争。微软正与华为讨论合作事宜,考虑在微软中国数据中心使用华为新开发的人工智能芯片。


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D²NN 设备识别文本

延伸开来看,一个有趣的科技进展是,可能会取代 GPU 的未来技术也来了。近日,科学研究人员开发了一种用光速实现深度学习的技术——衍射深度神经网络(D²NN)。这项技术是加州大学洛杉矶分校的研究人员发明的,他们使用 3D 打印打造了一套 “全光学” 人工神经网络,可以分析大量数据并以光速识别目标,而且准确率相当高,网络构建成本不足50美元。这项技术日前发布于重要的科学期刊 Science。

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资讯来源: 36氪官网

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