谷歌傳奇工程師 Jeff Dean 在推特上連發 10 條消息,宣布谷歌 Cloud?TPU?正式對外全面開放。
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“我們對此感到非常興奮,因為許多研究人員和工程師在進行機器學習時都遇見了計算力不足的問題,而我們認為這(即 Cloud TPU)將是一個很好的解決方案。舉例來說,我們一個 Cloud TPU 設備可以在 24 小時內將運行在 resnet-50 上的模型的識別精度訓練到 75%。”Jeff Dean 在推特上興奮地表示。
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據了解,Cloud TPU 主要用于對深度學習等進行加速,每個 Cloud TPU 包含 4 個定制化的 ASIC,每個 Cloud TPU 的計算能力達到每秒 180 萬億次浮點運算(180 teraflops),并提供有 64GB 的高帶寬內存。另外,這些電路卡即可以單獨使用,也可以通過超高速專用網絡連接起來,形成一個多層次的機器學習超級計算機,谷歌將之稱為“TPU pod”。谷歌預計今年晚些時候,將會開始供應這種更大的超級計算機,并表示訓練的時間-精度比將得到顯著提升。
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另外,谷歌方面表示,傳統上,為定制 ASIC 和超級計算機編寫程序需要專業知識技能。相比之下,只需要使用高級 TensorFlow API 就可以對 Cloud TPU 進行編程了。
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最后,價格方面,目前 Cloud TPU 使用價格為每小時 6.5 美元。
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史海拾趣
關于電源反饋控制電路,網友們可能會提出多種問題,這些問題涵蓋了其工作原理、設計、應用、故障排查及優化等方面。以下是一些常見問題及其簡要回答:
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問題:什么是電源反饋控制電路,它的主要作用是什么?
回答:電源反饋控制電路是一種通過監測電源輸出電壓或電流,并將其與設定值進行比較,然后調整電源輸出以維持設定值的電路。它的主要作用是確保電源輸出的穩定性和準確性,無論負載如何變化,都能保持輸出電壓或電流在預定范圍內。 -
問題:電源反饋控制電路有哪些常見的拓撲結構?
回答:常見的電源反饋控制電路拓撲包括電壓模式控制(Voltage Mode Control, VMC)和電流模式控制(Current Mode Control, CMC)。電壓模式控制主要關注輸出電壓的穩定性,而電流模式控制則在電壓控制的基礎上增加了對輸出電流的直接控制,以提高瞬態響應和穩定性。 -
問題:如何設計有效的電源反饋控制電路?
回答:設計有效的電源反饋控制電路需要考慮多個因素,包括選擇合適的反饋元件(如電阻、電容、電感)、放大器類型(運算放大器、比較器等)、補償網絡設計(以改善穩定性和響應速度)、以及選擇合適的控制策略(如PID控制)。此外,還需要進行仿真和實驗驗證,以確保設計的電路能夠滿足性能指標。 -
問題:電源反饋控制電路中遇到穩定性問題時應該如何解決?
回答:遇到穩定性問題時,首先需要檢查反饋回路中的元件是否匹配良好,特別是補償網絡的設計是否合理。可以通過調整補償網絡的參數(如增加相位裕度)來改善穩定性。此外,檢查控制策略是否適合當前的應用場景,必要時可以更換控制策略或調整控制參數。 -
問題:電源反饋控制電路中的噪聲問題如何解決?
回答:噪聲問題通常來源于電源本身、外部環境或電路內部元件。解決噪聲問題的方法包括使用低噪聲的電源元件、增加濾波電路(如LC濾波器)、優化PCB布局以減少電磁干擾、以及采用差分放大器等噪聲抑制技術。 -
問題:電源反饋控制電路在哪些領域有廣泛應用?
回答:電源反饋控制電路在電子設備的各個領域都有廣泛應用,包括但不限于計算機電源、通信設備、工業控制、汽車電子、醫療設備、LED照明等。這些領域對電源的穩定性和效率要求很高,因此電源反饋控制電路成為不可或缺的一部分。
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