来源：Google 作者：文强 【新智元导读】还愁用不起GPU？今天谷歌宣布云端可抢占GPU大幅降价，P100的价格每小时0.43美元，换算成人民币只需2.77元。 不是每个人工作的时候都需要GPU
为了连接到 TPU，我们必须配置一台虚拟机（单独结算）。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com ———————————————————— NVIDIA的Volta架构GV100大核心曝光 尽管NVIDIA下一代全新显卡Volta早已曝光，但NVIDIA在Volta架构新特性上一直守口如瓶，但近日AIDA64就在官方 FaceBook 上宣布他们已经在驱动中发现了Volta显卡的踪迹，显示其PCI设备ID是1D81 = Graphics Devi
机器之心整理 参与：李泽南、李亚洲 本周一（6 月 19 日）机器之心发表文章《我的深度学习开发环境详解：TensorFlow + Docker + PyCharm 等，你的呢（附问卷）》介绍了研究员 Killian 的深度学习开发环境：TensorFlow + Docker + PyCharm + OSX Fuse + Tensorboard，并附了一份调查问卷想要了解机器之心读者配置的开发环境、对编程语言、框架的使用情况。虽然获得的反馈量比较有限，但我们也观察到了一些比较有趣的现象。在这篇文章中，我们将
该来的终于还是来了，Google蓄力的Edge TPU终于正式对外公布了，不仅如此，此次Google还带来了基于Edge TPU的AIY Edge TPU开发板以及AIY Edge TPU加速器，全面帮助工程师将机器学习部署到AI产品开发中去。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署。作者首先介绍了Google Cloud Platform的特点和优势，然后详细讲解了如何利用TensorFlow和Keras在Google Cloud Platform上部署和训练深度学习模型。作者还通过一个实际的案例演示了如何使用Google Cloud Platform进行训练和部署深度学习模型，并分享了在使用过程中需要注意的一些重要细节。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署，包括TensorFlow、Keras、PyTorch等框架的使用。作者通过在Google Cloud Platform中创建项目、配置训练环境、使用Cloud Storage上传数据集、使用TensorFlow训练模型、将模型部署到Cloud Machine Learning Engine中等一系列操作，展示了如何使用Google Cloud Platform进行高效的深度学习训练和部署。
近日，SUSE宣布Google Compute Engine现已全面支持SUSE Linux Enterprise Server且适用于所有设备实例类型。SUSE Linux Enterprise Server向开发者和IT工作小组提供了向云迁移所需的性能、可靠性、安全性和可扩展性。 Google全球合作伙伴负责人Chris Rimer表示："今天的企业用户在运行应用程序时需要性能、可扩展性、灵活性和安全性。现在，随着Google Compute Engine对SUSE Linux Enterpri
一直以来，谷歌已经构建了业界领先的 AI 能力，比如引领新一代人工智能发展的 Transformer 架构、利用 AI 进行优化的基础设施等。其中谷歌云则致力于提供先进的 AI 基础设施服务，包括 GPU 和 TPU。
最近在准备 CKA 考试，所以需要搭建一个 Kubernetes 集群来方便练习．GCP 平台新用户注册送 300 刀体验金，所以就想到用 kubeadm 在 GCP 弄个练练手，既方便又省钱．
【新智元导读】谷歌今天宣布推出用于边缘计算的Edge TPU，作为Cloud TPU的补充，目前Edge TPU仅用于推理，专为在边缘运行TensorFlow Lite ML模型而设计。除了自用，谷歌Edge TPU也将提供给其他厂商使用，进一步把开发者锁定在谷歌生态系统，或对整个智能云计算市场带来巨大冲击！
本框架是Google发布于ICLR2020顶会上，这两天发布于Google Blog上
在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件，并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
【新智元导读】随着谷歌推出第二代既能推理又能训练的 TPU 芯片，搜索巨头和 AI 芯片商英伟达势必要决出高下。智能时代，英伟达和谷歌的前景如何？The Motley Fool 刊登分析文章，精辟总结指出两者强弱。 为了在人工智能市场抢占更大的份额，英伟达和 Alphabet 这两家公司结成了意想不到的对手。到目前为止，Alphabet 一直在谷歌云平台使用英伟达的 GPU 加速其各种 AI 应用，但现在看来，这家巨头很是有意自己单独切入这块有着巨额利润的空间。 就让我们仔细看看英伟达和谷歌在人工智能上的渊
前面刚学习了Google的第一代TPU，写了篇《似懂非懂Google TPU》，很多朋友一起讨论，纷纷议论说好像也不是很牛逼？怎么可能，Google在技术上还是很有追求的。 这还没过几个月，Googl
两周前，Facebook大张旗鼓地开源了Caffe2深度学习框架，它在英伟达DGX-1平台上的高性能表现极为亮眼。 Google立刻动手反制，没几天就给出新版的TensorFlow测试数据，在性能上开始压制Caffe2。 由此看来，要在人工智能上赶超Google，Facebook仅仅靠模仿还是不够的，而Google也绝不甘心坐以待毙。 不管怎么说，留给Facebook的时间不多了。 我们先来对比一下双方的测试结果：除了VGG16模型测试中的8核数据，其余结果上TensorFlow均处于优势。
AI科技评论消息，5月18日凌晨，Google CEO Sundar Pichai在I/O大会上正式公布了第二代TPU，又称Cloud TPU或TPU 2.0，这一基于云计算的硬件和软件系统，将继续支撑Google最前沿的人工智能技术。 第一代TPU于去年发布，它被作为一种特定目的芯片而专为机器学习设计，并用在了AlphaGo的人工智能系统上，是其预测和决策等技术的基础。随后，Google还将这一芯片用在了其服务的方方面面，比如每一次搜索都有用到TPU的计算能力，最近还用在了Google翻译、相册等软件
Google Compute Engine 的虚拟机提供了一种快速、可靠的方式来运行 Apache Hadoop。如今，Google 正在努力通过Google Cloud Storage Hadoop
一个TPU v4 pod就能达到1 exaflop级的算力，实现每秒10的18次方浮点运算。
多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了，这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
Serverless 平台的主要优点是，它们使您可以专注于编写代码，而不必关心管理基础结构，自动扩容或为所用资源支付更多费用。
Top Google Cloud tools for web application development. Google gives a wide scope of instruments and administrations for its clients. As one of the top cloud suppliers, Google must stay aware of the aggressive idea of the cloud and discharge administrations to address the issues of its clients. Like AWS and Azure, there is a scope of Google Cloud apparatuses for clients to look over to help facilitate a portion of the pressure that accompanies the open cloud.
本文档介绍了一些用于创建具有弹性和可扩展性的应用程序的模式和实践，这是许多现代架构练习的两个基本目标。设计良好的应用程序会随着需求的增加和减少而上下扩展，并且具有足够的弹性以承受服务中断。构建和运行满足这些要求的应用程序需要仔细规划和设计。
GTX 1080+Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.0+TensorFlow 安装指导
选自Minimaxir 作者：Max Woolf 机器之心编译 参与：乾树、李泽南 越来越多的开发者正在使用云服务来训练和运行模型，然而目前看来这种做法的成本较高。不过相比云 GPU 而言，动态分配的云 CPU 就便宜很多了。前苹果员工 Max Woolf 最近测试了云 CPU 阵列在执行 TensorFlow 任务时的效率，并得到了令人满意的结果。利用价格差使用云 CPU 代替 GPU 可以为我们节约不少使用成本。 我一直在使用 Keras 和 TensorFlow 开展一些个人深度学习项目。但是，使用
今年初，我们在 TensorFlow 开发者大会 (TensorFlow Dev Summit) 上发布了 TensorFlow 2.0 的 Alpha 版本。经过近 7 个月的努力，今天我们高兴的宣布，TensorFlow 2.0 正式版现已推出！
【新智元导读】本文列举并介绍了现有的几乎全部深度学习处理器，是值得收藏的超全资料。 Nvidia GPU 英伟达最新的 GPU NVIDIA TESLA V100 单精度浮点性能达到15 TFlops，在新的 Tensor core 架构达到 120 TFlops，是FP16乘法或FP32累加，或适应ML。 英伟达将8个board包装在他们的 DGX-1 for 960 Tensor TFlops Nvidia Volta - 架构看点 这篇文章对 Volta 架构做了一些分析 SoC 英伟达提供 NVID
大数据文摘作品 作者：钱天培、小鱼 就在刚才，Google宣布TPU测试版对外开放！ 9个月前，Google在I/O大会上揭开TPU的神秘面纱。（点击查看大数据文摘相关报道） 当时，仅有极少部分开发者有幸能够一探其究竟。而从今天起，所有开发者都可以在Google Cloud Platform试用云端TPU！ 据Google称，每个云端TPU都由四个定制的ASIC构成，每个板卡可以提供高达180 teraflops的浮点性能和64 GB的高带宽内存。作为对比，目前市面上广泛试用的英伟达Tesla P100 G
大家好，猫头虎博主来啦！今天，我们要聊聊Go语言和Google云平台的完美配合。自2011年Go运行时被引入到App Engine以来，Go在Google云平台上的支持不断增强。特别是google-api-go-client的推出，为Go语言与Google云服务之间的连接搭建了桥梁。现在，让我们一起深入探索Go在云计算领域的应用！
image.png JavaScript开发者现在可以使用Google的PaaS云服务来构建网页应用和移动端的服务了！ Google宣布，将于Node.js的的企业平台提供方NodeSource合作，在Google的云平台上支持Node.js。之前，Google的云服务支持Java，Python，PHP和Go。从这周开始，将会以测试形式提供对JavaScript服务端的支持。开发者可以使用倍受欢迎的Js语言开发服务端程序了。 “通过和Google的合作，NodeSource将会成为Google云平台上主要的
她叫 Emma Haruka Iwao，来自日本，她利用谷歌云计算资源，花了 121 天，成功将圆周率 π 计算到小数点后 31.4 万亿位，准确地说，是小数点后 31415926535897 位，刷新了世界纪录。
【新智元导读】18日凌晨，谷歌一年一度的开发者大会I/O拉开帷幕，其CEO Sundar Pichai发表主旨演讲。重磅发布了谷歌第二代TPU和 Cloud TPU，被认为对英伟达构成较大威胁。新智元
Boxfuse的工作原理是将您的Spring Boot可执行jar或war转换为可以在VirtualBox或AWS上无需部署的最小VM映像。Boxfuse为Spring Boot
云计算的三个层次：issa：paas:saas 云计算有三个层次。图12-1 显示了每个层次，以及对应层次的代表产品。最低层的是IaaS（Infrastructure-as-a-Service），即提供计算机本身基本的计算能力（物理形式或虚拟形式）、存储（通常是磁盘）、计算。亚马逊Web 服务（Amazon Web Services，AWS）提供了弹性计算云（Elastic Compute Cloud，EC2)，以及简单存储系统（Simple Storage System，S3）服务，这两者就在IaaS 层面。Google 也提供了IaaS 存储服务，称为Google Cloud Storage。Google App Engine 作为云计算的中间一层，称为Paas（Platform-as-a-Service）。这一层为用户的应用提供执行平台。最高一层是Software-as-a-Service（SaaS）。在这一层，用户只须简单地访问应用，这些应用位于本地，但只能通过因特网访问。SaaS 的例子包括基于Web的电子邮件服务，如Gmail、Yahoo! Mail 和Hotmail。
本文包含的内容截至 2017 年 1 月是正确无误的，代表截至本文撰写之时的现状。由于我们会不断完善对客户的保护，因此 Google 的安全政策和制度可能会随着时间的推移而发生变化。
选自Medium 机器之心编译 参与：路雪 近日，Amulya Aankul 在 Medium 上发表文章，描述他在谷歌云平台上运行 Jupyter Notebook 的过程，仅需 15 分钟。机器之
谷歌正在向Google Cloud Platform（谷歌云平台）的用户提供更多可用的微软软件。 谷歌在12月8日宣布，将允许客户在谷歌云平台上运行Windows Server 2008 R2数据中心版本。该版本的Windows Server目前在Google Compute Engine上是beta测试的形式。根据今天发表在谷歌云平台博客上的一篇文章称，谷歌还致力于在其云上支持Windows Server 2012和Windows Server 2012 R2，并且很快会公布更多信息。 根据这篇博文，谷歌
Google Cloud 的 IoT Core 产品将于 2023 年 8 月 16 日停止服务，随着这一日期的临近，许多用户正在为他们现有的物联网业务寻找新的解决方案，而 EMQX 企业版是实现这一目标的理想选择。
有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要回滚，也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功，你的服务可能每秒会有大量查询，系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型，优雅处理模型过渡，等等。如果使用云平台，还能获得其它功能，比如强大的监督工具。
内容一览：继 DALL-E、ChatGPT 之后，OpenAI 再发力，于近日发布 Point·E，可以依据文本提示直接生成 3D 点云。
背景：https://cloud.tencent.com/document/product/560/103035
机器之心原创 记者：CZ、Tony Peng 当地时间 5 月 17 日，谷歌在山景城开启了本年度的谷歌 I/O 开发者大会。昨日机器之心对此次大会上将出现的有关人工智能和机器学习的内容进行了梳理。机器之心作为谷歌官方受邀媒体来到现场，近距离为大家报道谷歌人工智能的最新进展。 从大会主题演讲可以看出，谷歌人工智能主要体现在以下五大方面： AI First 的整体战略； TPU 的升级与云服务； 集研究、工具、应用于一体的 Google.ai ； 人工智能技术的产品落地； 基于安卓和 TensorFlow 的
编辑：闻菲、佩琦、张乾 【新智元导读】谷歌又放大招：刚刚，Jeff Dean连发十条Twitter，介绍最新发布的测试版Cloud TPU，目前在美国地区开放，每小时6.5美元。谷歌表示，一个Clou
在过去的七个月或更长时间里，许多人的工作速度低于全速工作，但有些人却比其他人做得更多。即将发布影响CRM的大量新技术，但是即使没有到10月为止的最新公告，人们也意识到我们将全面发展。几十年前我们思考和争论的事情以不同的形式以新的解决方案返回。
Google已经停用自己研发的，部署在服务器上，用以分析数据的MapReduce，转而支持一个新的超大规模云分析系统Cloud Dataflow。 MapReduce一直是服务器集群上做并行分布式计
根据调研机构TMR的预测显示，到2022年，全球云安全的市场规模将增长到118亿美元。随着初创公司和应用越来越多，云端软件安全市场也变成了一个大蛋糕。
Google 发布了基础设施管理工具 VM Manager，可自动维护大型Compute Engine虚拟机集群，VM Manager设计考虑到超大规模基础设施，提供自动化部署工具集。
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