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
在机器学习的领域中,张量指的是描述神经网络的数学模型中使用的多维数组。换言之,张量通常是一个矩阵或矢量的更高维泛化。 通过一种使用秩来显示维数的简单表示法,张量可以将复杂的 n 维矢量和超形状表示为 n 维数组。张量有两个属性:数据类型和形状。 关于 TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架,于 2015 年末依据 Apache 2.0 许可进行发布。自那以后,它成为了在全球得到最广泛采用的深度学习框架之一(根据它的 GitHub 项目数量来判断)。 TensorFlow 的起源
张量处理单元(TPU)是 Google Cloud Platform(GCP)上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中,我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU,以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用,使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序,几乎用到了该平台每个方面的特性,并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说,事实已经证明,Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月,我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是,过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验,因此,在新项目中,K-Optional 将
在如今无数深度学习框架中,为什么要使用 Keras 而非其他?以下是 Keras 与现有替代品的一些比较。
Nvidia推出了一款用于AI和高性能计算的Arm数据中心CPU,它将提供比AMD 64核EPYC Rome处理器快10倍的AI性能。该CPU命名为Grace,计划于2023年初推出。Grace将使用Arm的下一代Neoverse CPU 服务器IP以及LPDDR5x内存子系统,该CPU 采用Nvidia NVLink 连接GPU。可以提供每秒900 GB的双向带宽用于CPU到GPU的通信。 其将提供两倍的带宽和10倍的能效比。 同时,Nvidia表示,该公司将每两年更新一次GPU,DPU和CPU架构,其中一年重点放在x86平台上,另一年放在Arm平台上。
Cloud TPU意图优化计算受限问题,并让机器学习模型训练更加容易。 当地时间凌晨6点多,Google Brain负责人、谷歌首席架构师Jeff Dean连发10条Twitter,只想告诉人们一件事情——我们推出了Cloud TPU的beta版,第三方厂商和开发者可以每小时花费6.5美元来使用它,不过数量有限,你需要先行填表申请。 一直以来,TPU都被用于谷歌内部产品,随着Cloud TPU的开放,不管是云服务还是AI芯片市场,都将迎来一场变动。 谷歌开放Cloud TPU测试版每小时6.5美元 数量有限
简介 近日重温了《深度学习在腾讯的平台化和应用实践(全)》,感兴趣可以在这里阅读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21852266 ,里面介绍了腾讯在深度学习平台基础架构上细致的工作,本人在2016 C++及系统软件大会上也分享了小米cloud machine learning平台的细节,在此给大家总结和对比一下。 腾讯Mariana平台 在前面提到的文章中,已经详细介绍了腾讯深度学习平台,也就是Mariana项目的实现细节了,这是一个真正意义上的平台。在参考文献上也体现出来,腾讯
深度学习的框架Tensorflow,Pytorch,Keras,Theano..,每个都有它自身的优势,有的性能好,有的学习曲线平滑,有的部署方便。
雷锋网消息,2019 年 7 月 11 日,Google 宣布旗下的 Google Cloud Platform(GCP)在最新一轮的 MLPerf 基准竞赛中创造了三个新的表现记录,这三个记录都是基于 Cloud TPU v3 Pod 实现的。
作者孙旻,腾讯云后台工程师,熟悉云原生相关技术,目前从事腾讯云智能钛机器学习平台资源层的研发工作。致力于解决集群运维、任务部署、环境配置、应用监控、微服务管理等诸多具体问题,为 AI 应用的落地提供更灵活强大的基础平台。 1 要解决的问题 集群分配给多个用户使用时,需要使用配额以限制用户的资源使用,包括 CPU 核数、内存大小、GPU 卡数等,以防止资源被某些用户耗尽,造成不公平的资源分配。 大多数情况下,集群原生的 ResourceQuota 机制可以很好地解决问题。但随着集群规模扩大,以及任务类型的增
上周,谷歌公布了该公司有史以来体量最大、功能最强的 AI 模型 Gemini,这也是谷歌在推动 AI 实际落地过程中的重要一步。Gemini 模型共分为三个版本:Ultra 版、Pro 版与 Nano 版。谷歌已经开始在自家产品组合中引入 Gemini:从 Pixel 8 Pro 开始,Gemni Nano 将正式登陆 Android 系统;而经过专门微调的 Gemini Pro 则即将现身 Google Bard。
用于机器学习的软件库往往对研究成功至关重要,因此软件库的更新速率必须能够跟上机器学习研究发展的脚步。
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!
目前,Kubernetes生态系统在技术能力和适应企业客户需求方面正飞速发展。截至2020年,业内不少基础设施供应商已经推出了颠覆性的Kubernetes平台,以及能够有效部署和管理基于容器的基础设施的工具。大量即将上市的产品也将进一步巩固开源容器编排器在云原生环境中的标准化技术的地位。
OpenAI联合创始人兼职科学家Andrej Karpathy近日发文,阐述了自己对英伟达GPU短缺的看法。
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
AI 研习社按:谷歌去年年中推出的 TPUv1 一度让英伟达感受到威胁将近,而现在的谷歌 TPU 二代 TPUv2 则着着实实得将这份威胁变成了现实,去年的评测中英伟达 Tesla V100 尚能不惧谷歌 TPUv1 的挑战,但是现在谷歌 TPU 二代来了,英伟达 Tesla V100 尚能战否?
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。
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在太平洋标准时间(PST)14日凌晨3:45发生全球服务中断事件,其是因其自动化配额管理系统降低了Google内部的全球单一身分管理系统的容量,使得需要用户登入的服务全都出现故障,影响包括Google云平台(GCP)与Google Workspace ,一直到PST时间4:35才恢复正常,整整停摆了50分钟,不过,此事件并未波及Google搜寻。
serverless中的server是服务器的意思,less是没有的意思,顾名思义也就是无服务器
本文为你分享Google产品经理关于机器学习工具的讲座概要。 最近,Google Brain员工,TensorFlow产品经理Zak Stone在硅谷创业者社群South Park Commons上做了个讲座,谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU、TFX、TensorFlow Lite等各种新工具、新潮流如何塑造着机器学习的未来。同时,他还暗示了一些还未向公众披露的exciting的事儿。 讲座的题目叫“Tensor Flow, Cloud TPUs, and ML progress”,以
王瀚宸 编译自 South Park Commons博客 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 最近,Google Brain员工,TensorFlow产品经理Zak Stone在硅谷创业者社群South Park Commons上做了个讲座,谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU、TFX、TensorFlow Lite等各种新工具、新潮流如何塑造着机器学习的未来。同时,他还暗示了一些还未向公众披露的exciting的事儿。 讲座的题目叫“Tensor Flow, Cloud TPUs,
最近,大洋彼岸出现了一个名叫“Vectordash”的机器学习共享算力平台,用开发者自己的话讲,相当于一个GPU的Airbnb。
摘要 深度学习的概念源于人工神经网络的研究,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。 机器学习与深度学习应用
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。
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。
编辑:cecilia 马文 弗朗西斯 【新智元导读】昨天,谷歌重磅发布Cloud AutoML,这个无需写代码,全自动训练的AI工具被视为谷歌在机器学习服务(MLaaS)领域全力加速追赶其它科技巨头的核武器,微软和亚马逊在机器学习服务领域早有动作,三家PK战况如何,各有哪些产品,目前MLaaS还处于起步阶段,未来的展望又有哪些? 谷歌昨天宣布推出AutoML Vision,是其机器学习即服务(MLaaS)的重大改进,试图弥补在过去一年左右与微软的竞争差距。 亚马逊AWS去年11月份在AWS Re:Inve
谷歌表示,周一影响大多数面向消费者系列的全球认证系统中断是由于自动配额管理系统中的一个 bug 影响了谷歌用户 ID 服务。
整理|褚杏娟、核子可乐 近日,加州大学伯克利分校的 Sky Computing 实验室发布了开源框架 SkyPilot,这套框架能够在任何云环境上无缝、且经济高效地运行机器学习与数据科学批量作业,适用于多云和单云用户。SkyPilot 的目标是大大降低云使用门槛、控制运行成本,而且全程无需任何云基础设施专业知识。 SkyPilot GitHub 地址: https://github.com/skypilot-org/skypilot 据悉,Sky Computing 实验室成员研发了一年多的时间,Sky
当地时间29日,谷歌举办了Google Cloud Next 2023大会,宣布了20多款从产品更新。
本文约9000字,建议阅读10+分钟“全球最聪明的人都在大模型创业,没人会禁受得住它的诱惑。” ChatGPT爆火,引得全世界为之疯狂,恍惚中一夜之间,人人都在讨论ChatGPT,所有大佬和资本纷纷涌进大模型。 上一次如此热闹还是Web 3,不过相对前者是少部分人的自娱自乐,大模型则像魔法,引得全民为之着迷,短短 2 个月内 ChatGPT 就收获 1 亿用户,币圈甚至认为过去3个月内AI创造的价值,超过了虚拟货币历史上创造价值的总和。而创业者和投资人对大模型更狂热,更加充满信念感,坚信大模型的历史意义将
【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
NVIDIA于今日发布AI-on-5G方案,并宣布将与谷歌云合作,建立一个 AI-on-5G 创新实验室,以期加快为企业、智慧城市和智能工厂开发和部署基于 AI 的解决方案。
作者丨张进 编辑丨林觉民 ChatGPT爆火,引得全世界为之疯狂,恍惚中一夜之间,人人都在讨论ChatGPT,所有大佬和资本纷纷涌进大模型。 上一次如此热闹还是Web 3,不过相对前者是少部分人的自娱自乐,大模型则像魔法,引得全民为之着迷,短短 2 个月内 ChatGPT 就收获 1 亿用户,币圈甚至认为过去3个月内AI创造的价值,超过了虚拟货币历史上创造价值的总和。而创业者和投资人对大模型更狂热,更加充满信念感,坚信大模型的历史意义将不亚于电力的发明;而争夺大模型技术的领导地位,则像“研发核武器”。 “全
8月30日,在2018浪潮技术与应用峰会(Inspur World 2018)上,浪潮发布OpenStack AI云平台,实现了在OpenStack云平台上快速、轻松的构建AI开发能力。
容器技术是最近几年非常热门的技术,它似乎就是为云端的应用量身定制的,所以它也被贴上了云原生应用 (Cloud Native Application) 技术的标签。目前最为流行的容器管理调度平台是 Kubernetes (缩写为 K8s),是 Google 为支持大批量容器而开发的企业级运行平台,可以支持负载均衡、高可靠等生产级功能。
作者 | 刘东阳 审校 | 赵钰莹 2018 年底,vivo AI 研究院为了解决统一高性能训练环境、大规模分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点,着手建设 AI 计算平台。经过四年多的持续迭代,平台建设和落地取得了很大进展,成为 vivo AI 领域的核心基础平台。平台从当初服务深度学习训练为主,到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块,对外提供模型训练、模型推理和容器化能力的基础设施。平台的容器集群有数千个节点,拥有超过数百 PFLOPS 的 GP
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
Kubernetes中的GPU资源管理是指如何有效地管理和利用集群中的GPU资源。GPU资源在许多工作负载中具有重要的作用,例如深度学习、科学计算和图形渲染等领域。为了实现高效的GPU资源管理,Kubernetes提供了几个关键的机制和组件。
【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
在AI深度学习模型的训练中,一般会用Python语言实现,原因是其灵活、可读性强。但在AI模型实际部署中,主要会用到C++,原因在于其语言自身的高效性。
深度学习框架是简化人工神经网络 (ANN) 开发的重要工具,并且其发展非常迅速。其中,TensorFlow 和 PyTorch 脱颖而出,各自在不同的机器学习领域占有一席之地。但如何为特定项目确定理想的工具呢?本综合指南[1]旨在阐明它们的优点和缺点。
Keras处于高度集成结构。 虽然更简单创立模型,但是面临杂乱的网络结构时或许不如TensorFlow。
航班延迟之际还利用聊天软件去更改航班、在网络上说明退票规定,或是通过 Twitter 来回答问题,可是会让人抓狂的,不过这个情况很快将出现转变。 一项领导指标:荷兰皇家航空公司成为首个采用人工智能输入深度学习应用程序的知名消费者品牌,对于得应付从社群媒体和其它管道蜂涌出现之大量讯息的客服人员来说,这套应用程序将是一大利器。 来自伦敦的 DigitalGenius 是开发出这项技术的业者,曾为 BMW、Panasonic 及联合利华等企业开发出客服交谈机器人,且在过去两年里使用 NVIDIA 的技术发展一项以
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