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英國向人工智能投資88億 谷歌發(fā)布第三代AI芯片TPU 3.0

章鷹觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友整理 ? 作者:章鷹 ? 2018-05-09 14:03 ? 次閱讀

人工智能作為全球矚目的技術(shù),在美國、中國、德國等進(jìn)行大力投入下,英國政府最近宣布向該行業(yè)投入10億英鎊,以促進(jìn)英國在行業(yè)的競爭優(yōu)勢。5月9日,谷歌I/O大會如期舉辦,谷歌公布了新一代也就是第三代AI處理器——TPU3.0。新的張量處理單元(TPU)將幫助谷歌改進(jìn)使用AI的應(yīng)用程序,包括在音頻記錄中識別正在說話的人的身份、在照片和視頻中發(fā)現(xiàn)對象以及在文本中識別潛在情緒等。因此,這款芯片完全可以稱為英偉達(dá)圖形處理單元(GPU)的替代品。

英國宣布向人工智能行業(yè)投入10億英鎊

據(jù)英國路透社報道,英國宣布向人工智能行業(yè)投入10億英鎊(約合人民幣88億元)的聯(lián)合投資,利用英國在該行業(yè)的競爭優(yōu)勢,進(jìn)而為脫歐后的經(jīng)濟(jì)發(fā)展做準(zhǔn)備。

報道稱,為了使英國經(jīng)濟(jì)更具現(xiàn)代化活力,解決英國近十幾年來地區(qū)性經(jīng)濟(jì)衰退以及工業(yè)衰退問題,英國發(fā)布了其工業(yè)發(fā)展策略,其中包括一系列有針對性的公司合作投資協(xié)議,最新的一項(xiàng)投資就是英國對于人工智能的投資。

英國商務(wù)大臣格雷格·克拉克(Greg Clark)表示,很明顯,英國是那些發(fā)展人工智能之人的渴望之地。我們在這個行業(yè)處于優(yōu)勢地位,我們要利用這個優(yōu)勢,因?yàn)槿绻覀儾恢鲃?,其他國家就會搶占先機(jī)。

如今,世界各國政府正在大規(guī)模投資人工智能行業(yè),國際競爭者不甘示弱。同時各國也在利用現(xiàn)有實(shí)力,加快各行業(yè)轉(zhuǎn)型,比如交通業(yè)、農(nóng)業(yè)等。4月25日,歐盟表示,到2020年,對于人工智能的投資將增加70%到15億歐元(約合人民幣115.36億元)借此趕上亞洲與美國,前者與后者的投資至少是歐盟的4倍。

英國政府預(yù)計(jì),到2030年,人工智能行業(yè)產(chǎn)值將超過2320億英鎊(約合人民幣2.05萬億元)。作為英國首相特雷莎·梅的旗艦項(xiàng)目,英國的工業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略自兩年前發(fā)布后就一直被詬病缺乏具體細(xì)節(jié)以及顯著進(jìn)展。

該工業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略主要致力于促進(jìn)高技術(shù)制造業(yè)、人工智能、汽車以及電池科技的發(fā)展,從而協(xié)調(diào)服務(wù)型經(jīng)濟(jì)以及日趨衰落的傳統(tǒng)工業(yè)的發(fā)展。

谷歌發(fā)布第三代AI芯片TPU 3.0

據(jù)CNBC報道,在2018年開發(fā)者大會上,谷歌宣布其已經(jīng)開發(fā)出第三代人工智能(AI)芯片。新的張量處理單元(TPU)將幫助谷歌改進(jìn)使用AI的應(yīng)用程序,包括在音頻記錄中識別正在說話的人的身份、在照片和視頻中發(fā)現(xiàn)對象以及在文本中識別潛在情緒等。因此,這款芯片完全可以稱為英偉達(dá)圖形處理單元(GPU)的替代品。

所謂TPU實(shí)際上就是Tensor Processor Unit,他們專門為機(jī)器學(xué)習(xí)打造的TensorFlow框架,相比一般的GPU圖形處理器,這款新的AI處理器可以以8位低精度計(jì)算以節(jié)省晶體管,對精度影響很小但可以大幅節(jié)約功耗、加快速度,同時還有脈動陣列設(shè)計(jì),優(yōu)化矩陣乘法與卷積運(yùn)算,并使用更大的偏上內(nèi)存,減少對系統(tǒng)內(nèi)存的依賴。

皮查伊表示,當(dāng)人們大規(guī)模使用第三代TPU時,可享受更強(qiáng)大計(jì)算能力的支持。他說:“現(xiàn)在,每個芯片的性能都是去年的8倍,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了100Petaflops(Petaflops:每秒一千兆/一千萬億(10^15)次的浮點(diǎn)運(yùn)算)?!倍壳埃菁{16個英偉達(dá)最新GPU的盒子僅能提供2Petaflops的計(jì)算能力。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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