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L'azienda di Mountain View presenta i nuovi processori pensati espressamente per il Machine Learning, che internamente ha già usato per potenziare servizi come Street View

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Sarebbe interessante se fornissero più dettagli su cosa fa e cosa non fa.
Dal nome sembra hardware ottimizzato per operare su tensori
("matrici N-dimensionali" per dirla in modo ultra-semplificato ed impreciso)
ma credo che intendano qualcosa di differente e più specifico
(tipo un sottoinsieme dei possibili tensori ed un sottoinsieme delle possibili operazioni).

anche con la tua spiegazione semplificata non ho ancora capito che cosa dovrebbe fare questo attrezzo e soprattutto in che modo?! :)

è un coprocessore matematico 10 volte più efficiente di FPGA e del GPU computing sui tensori.
a che servono i tensori? per gli algoritmi di apprendimento automatico.
cosa fa? "impara" nel senso che fornisce risultati più esatti a problemi complessi che non possono essere risolti con i dati in possesso.
in altre parole è il chip neurale del Terminator T800

è un coprocessore matematico 10 volte più efficiente di FPGA e del GPU computing sui tensori.
a che servono i tensori? per gli algoritmi di apprendimento automatico.
cosa fa? "impara" nel senso che fornisce risultati più esatti a problemi complessi che non possono essere risolti con i dati in possesso.
in altre parole è il chip neurale del Terminator T800

Ora è tutto chiaro: con queste dritte domani ne progetto uno.

Non è che si tratta solo di processori con macro istruzioni specializzate in calcolo matriciale?

Ora è tutto chiaro: con queste dritte domani ne progetto uno.

Non è che si tratta solo di processori con macro istruzioni specializzate in calcolo matriciale?


Semplificando il discorso al massimo ? Si.
Ma sarebbe come dire che una GPU è "solo" un DSP specializzato.

Ora è tutto chiaro: con queste dritte domani ne progetto uno.

Non è che si tratta solo di processori con macro istruzioni specializzate in calcolo matriciale?


eh ma il T800 è obsoleto, io farei almeno il T1000 a metallo liquido :)

Esaustivo!