TECH HÍREK – A TPU-k (tenzorfeldolgozó egységek) teljesítménye fontos a gépi tanuláshoz, és így a mesterséges intelligenciához is. Az ASIC-ek (alkalmazásspecifikus integrált áramkörök) iránti érdeklődés hatalmas a mai MI-világban, mert a mesterséges intelligencia-alkalmazások következő szintjén (azaz a következtetésben) a Google TPU-ihoz hasonló chipek fogják uralni a piacot, de jobb TCO-val és teljesítményképességgel. A Google 7. generációs Ironwood TPU-jainak bevezetését követően a Meta és az Anthropic érdeklődést mutatott az ASIC-ek integrálása iránt a munkaterhelésükbe, és a TPU-k külső alkalmazásának narratívája lendületet kapott. Az ellátási lánc korlátai azonban jelentős kihívást jelentenek a Google számára, ha az infrastrukturális piacra kíván belépni. A ChinaTimes szerint kiderült, hogy a Google TPU-i nem felelnek meg a piaci elvárásoknak a chipek mennyisége tekintetében, elsősorban azért, mert a vállalatnak nehézséget okoz a… Olvasd tovább... A Google TPU-inak jobb teljes...